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基于改进KFCM聚类的图像分割算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
汪彦;杨格兰;何建新
作者机构:
湖南城市学院信息科学与工程学院,湖南益阳413000
中南大学软件学院,长沙410083
湖南城市学院信息科学与工程学院,湖南益阳,413000
[何建新; 杨格兰] 湖南城市学院
[汪彦] 中南大学
语种:
中文
关键词:
图像分割;小波变换;聚类;速度
关键词(英文):
wavelet transform;clustering;speed
期刊:
控制工程
ISSN:
1671-7848
年:
2016
卷:
23
期:
11
页码:
1857-1860
基金类别:
湖南省教育厅科研项目(12C0572) 湖南省科技厅科研项目(2014FJ4252).
机构署名:
本校为第一机构
摘要:
传统图像分割方法大都存在过度分割、分割速度低下等缺点。针对上述问题,提出一种新的彩色图像区域分割算法。这种方法首先将图像转化至L*a*b*空间,并划分子块,结合harr小波变换,抽取图像子块的颜色、纹理和位置特征组成特征数据后,利用改进的Mean-shift算法产生类别数目和初始聚类中心,最终采用改进的KFCM聚类算法,从而实现图像的区域分割。实验表明,该算法能快速分割彩色图像成区域,同时,分割结果理想。
摘要(英文):
Traditional image segmentation methods often have some disadvantages, such as the over segmentation, the lower segmentation speed etc. In order to solve the above problems, a new region-based color image segmentation method is proposed in the paper, which transforms an image to L*a*b* space, and divides the image into sub-blocks, and extracts the color, texture and location features for every sub-block with combining the harr wavelet transform firstly. Then, the class number and the initial clustering centers are produced by using an improved Mean-shift algorithm. Finally, the method adopts an...

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