结合图像灰度信息和空间信息的有意义区域分割

• 作者: 吴乐南 杨勇 王桥 黄波
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 优化分水岭 模糊C-均值聚类
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 252-254
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3683字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.02.026

摘要

本文提出了一种应用图像灰度信息和空间信息的分割方法.首先利用快速的优化分水岭算法将图像分成多个小区域;其次,计算每一个小区域的特性参数,并确定各个区域之间的拓扑关系;最后用模糊C-均值聚类算法根据区域的灰度特性及空间特性进行归类,获取最终的分割结果.结果显示,该方法与阈值化模糊C-均值聚类算法相比,分割结果更加有意义,而且速度也有极大地提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨勇	东南大学无线电系	52	961	18.0	30.0
2	王桥	东南大学无线电系	29	445	13.0	21.0
3	吴乐南	东南大学无线电系	412	3936	29.0	45.0
4	黄波	东南大学无线电系	13	211	8.0	13.0