基于标记分水岭和FLICM模糊聚类的图像分割方法研究

• 作者: 于威威 庄斐弘 王栋
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 标记分水岭 FuzzyLocalInformationC-MeansClustering 图像分割 区域合并
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 49-51,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 字数: 2777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.17.014

摘要

传统的分水岭算法的应用非常广泛,但是存在过分割的问题.通常有两类方法解决该问题.第一类是后处理方法,它的原理是根据分水岭分割后的结果,使用某种方法让一些区域合并在一起.第二类属于前处理方法,在应用传统分水岭算法之前先标记提取,目前已经提出了基于标记的分水岭分割算法.这种方法虽然可以在一定程度上缓解传统分水岭算法的过分割问题,但是还是会有一定的过分割.文章在基于标记的分水岭算法的基础上,利用局部信息模糊C均值聚类算法(Fuzzy Local Information C-Means Clustering,FLICM)进行区域合并.实验结果表明:所提出的方法能有效地解决图像过分割问题,且更趋近于自然分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于威威		19	34	3.0	4.0
2	王栋	上海海事大学信息工程学院	10	18	3.0	4.0
3	庄斐弘	上海海事大学信息工程学院	3	6	2.0	2.0