论文研究-基于颜色量化和模糊C-均值聚类的彩色图像分割 .pdf

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基于颜色量化和模糊C-均值聚类的彩色图像分割,李晓鹏,黄朝兵,提出了一种基于颜色量化和模糊C-均值聚类的的彩色图像分割方法。将颜色从RGB空间转化为HSV空间,在HSV空间的基础上将颜色量化,在量�
取国科技论文在线 =∑∑ 其中为第个像素刈第类的隶属度为第个像素到第类的距离为模糊 分类矩阵为聚类中心集合。聚类准则就是要寻求最佳组对 以使 为最 小。的极小化可由下述迭代算法实现 确定聚类类别数和加权指数取为欧氏距离设定迭代停止阈值c为一小正数 初始化迭代次数和模糊分类矩阵 将代入式计算聚类中心矩阵 ∑ 根据式利用更新得到新的模糊分类矩阵 ∑ 若 ε停止。否则置 返回步骤 自适应模糊均值聚类分割算法 模糊均值聚类算法的问题在于初始聚类数目及聚类中心难以确定,如果随机选择聚 类数目及聚类中心,则分割的结果难以达到预期的效果。为了解决这个问题,本文提出了 种自适应的模糊均值聚类分割算法,本算法自动选择初始聚类个数及中心。算法如下: ()提取图像的主色,并记录主色的个数。 ()以图像的主色个数作为初始聚类个数,以主色作为初始聚类中心。 ()用确定了初始聚类中心及个薮的模糊均值聚类分割算法分割图像。 实验结果 本实验算法是在 开发平台上编程实现。图是幅大小对×的仝彩 色图像的分割实验结果。从图中可以看出,该方法能够将图像聚类成不冋的区域。 取国科技论文在线 ()原图 )分割后图像 图原图和分割后图片 总结 本文在量化的颜色模型下得到图像的+色图,在色的基础上对图像用自适应的 模糊均值聚类算法对图像进行分割。从实验结果看,该方法能够将图像进行有效的分割。 但是,由于模糊均值聚类算法主要利用的是颜色信息,而没有利用空间分布信息,导致 分割结果中存在一些岺散小区域。下一步,将利用空间信息,结合区域生长和合并算法,将 小区域合并到周围大区域,得到一些符合要求的各个目标区域 参考文献 休开颜吴军辉徐立鸿彩色图像分割方法综述屮国图象图形学报 王向阳,王春花基于特征散度的自适应图像分割算法中国图象图形学报 黄朝兵,氽胜生,周敬利,鲁宏伟基于多邻域统计矩直方饜的彩色图像检索小型微型计算杋系统 李贤成基于主颜色的图像检索技术研究。交通与计算机 胡广,李娟,黄本雄。结合空间信息的模糊均值聚类图像分割算法。计算机与数字工程: 杨淑莹,边奠英。 图像处理程序设计,北京:清华人学出版社,

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