融合纹理特征的两阶段聚类分割算法

• 作者: 李德华 王改华
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 局部二进制模式 模糊C均值 聚类分割 直方图
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 1075-1084
• 分类号: TP391
• 字数: 5591字
• 语种: 中文

摘要

提出一种融合纹理特征的两阶段聚类分割算法.首先,选择纹理特征、差分均值和颜色分量这3个特征,组成一个分割所用的特征矢量;然后,使用直方图对特征矢量进行初始聚类中心和类别数的估算;最后,通过模糊C均值算法对特征矢量进行聚类.该算法有效地克服了模糊C均值(FCM)容易陷入局部最优的缺陷,使聚类结果更加精确.实验结果表明该方法比一些现存方法的分割效果要好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李德华	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	123	1321	19.0	29.0
2	王改华	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	4	9	2.0	2.0