基于模糊聚類的多分辨率彩色圖像分割.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像分割是圖像分析、識別和理解的基礎，是從圖像處理到圖像分析的一個關鍵步驟。由于彩色圖像提供了比灰度圖像更為豐富的信息，彩色圖像的分割在近幾年也越來越引起人們的重視，成為圖像技術研究的熱點之一。本文分析了目前基于模糊聚類的圖像分割算法，提出新的基于小波變換和模糊聚類的彩色圖像分割方法。主要工作和貢獻如下： 1.將小波變換的多分辨率特性應用到彩色圖像分割，在最小分辨率上進行模糊聚類算法，把當前分辨率下的分割結果傳遞到下一分辨率，從

2、而實現(xiàn)圖像由粗到細的分割，達到降低分割算法計算量的目的。 2.提出一種基于均值漂移和聚類有效性的模糊C均值聚類(FCM)算法。首先采用快速收斂的均值漂移算法對圖像的進行初始分割，然后利用其分割結果確定FCM算法的初始聚類中心，并結合聚類有效性函數(shù)來確定最佳聚類數(shù)目。實驗結果表明，該方法與小波變換結合生成的圖像分割算法，對自然彩色圖像的進行分割時速度和效果都優(yōu)于傳統(tǒng)的FCM算法。 3.提出了一種基于核的密度函數(shù)聚類，并將其

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