基于Mean Shift算法提取彩色图像有意义区域

• 作者: 贲志伟 赵勋杰
• 来源期刊: 激光与红外
• 学科: 工学
• 关键词: 均值平移 K均值聚类 高斯核函数 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 1004-1008
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 3194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5078.2009.09.024

摘要

提取彩色图像有意义区域是目标检测和模式识别的基础.文中基于Mean Shift算法,选择合适的空间窗和色彩窗,将彩色图像聚成不同的类别,然后通过特征提取的方法将各个类别分开,最终提取出有意义区域.实验结果表明:该算法能有效地制噪声,很好地分割出感兴趣区域;与经典的Kmeans算法相比,该算法速度得到了较大的提高,分割的结果也更有意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵勋杰	苏州大学物理科学与技术学院	40	576	12.0	22.0
2	贲志伟	苏州大学物理科学与技术学院	4	36	3.0	4.0