基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割

• 作者: 姚玉敏 龚劬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 分水岭算法 粒子群算法 模糊聚类 图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 4773-4775
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.12.100

摘要

针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻城信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法.该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心；最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函数.实验表明,该方法分割速度快、抗噪能力强,实现了图像的较优分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚劬	重庆大学数学与统计学院	60	392	12.0	16.0
2	姚玉敏	重庆大学数学与统计学院	2	39	2.0	2.0