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为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺的彩色图像区域生长算法。首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(neigllbor similarity factor,NSF);其次通过NSF值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与JsEG算法比较发现,该算法的运算时间以及分割准确性具有明显优势。
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第
4~
卷第
7
期
Vol. 45 NO.7
山东大学学报(理学版)
Journal
of
Shandong
University
(Natural
Science)
飞
文章编号:
1671-9352
(2010 )07
-00
76
-0
5
一种新的
于区域生长的彩色图像分割
刘战杰
l
,马儒宁
IJF
国平
1
,钟宝;工
2
,丁军姊
3
(1.南京航空航天大学理学院,江苏南京
2111
∞;
2.
苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州
215
∞
6;
3.
南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏南京
21
∞
94
)
2010
年
7
月
Jul. 2010
法
摘要:为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺序
的彩色图像区域生长算法。首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(
neighbor sim
i1
arity fac-
tor
,
NSF)
;其次通过
NSF
值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后
对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与
JSEG
算法比较发现,该算法的运算时间以及分割准确性具
有明显优势。
关键词:彩色图像分割;区域生长;邻域相似性指标
中图分类号
:T
P3
91
文献标志码
:A
An algorithm for color image segmentation based on region growth
LIU
Zhan-jie
l
,如
1A
Ru-ning
l
,
ZOU
Guo-ping
l
,
ZHONG
Bao-jiang
2
,
DING
Jun-di
3
(1. College
of
Science, Nanjing University
of
Aeronautics and Astronautics , Nanjing 211100, Jiangsu , China;
2. School
of
Computer Science & Technology , Soochow University , Suzhou 215006 , Jiangsu , China;
3. School
of
Computer Science and Technology , Nanjing University
of
Science and Technology ,
Nanjing
21
∞饵,
Jiangsu , China)
Abstract:
A color image segmentation algorithm was proposed under the framework
of
s
巳
eded
region growth
(SRG).
Compared to existing SRG methods , this method was robust to the selection
of
initial seed-pixels and the order
of
region
growth.
Speιifically
,
there were three main steps:
1)
computing a neighborhood baseù similarity factor
(NSF)
baseù
on the local color histogram
of
each pixel;
2)
bu
i1
ding
由
e
criteria
of
seed selection , region growth and region termina-
tion principled by
NSF;
3)
assigning labels to those un-segmented pixels for a final segmentation. Experimental results
showed the superior performance
of
our methods in computational complexity and segmentation accuracy to the popular
method
of
JSEG.
Key
words:
image segmentation; region growth; neighbor sim
i1
arity factor
O
引言
图像分割是由图像处理到图像分析的关键和首要步骤,其目标是将数字图像划分为若干具有某些共同
性质的互不相交的区域,将目标和背景分离,为计算机视觉的后续处理提供依据[
I
1
。有效合理的图像分割
能够为基于内容的图像检索、图像分析等提取出有效的信息,从而使更高层的图像理解成为可能。
收稿目期
:2010
-04-0
2
基金项目:国家自然科学基金资助项目
(60705014)
;航空科学基金资助项目
(2
∞
9Z
田
2069)
;南京航空航天大学基本科研业务费专项科研基金
资助项目
(NS2010196)
作者简介:
x
!J战杰(
1983
-
),男,硕士研究生,主要研究方向为图像分割、目标检测与识到
IJ.
Emai1:
sattoboy@sina.com
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