基于模糊聚類的圖像分割技術(shù)的研究.pdf

1、圖像分割對促進圖像工程的發(fā)展非常重要，并且圖像分割結(jié)果的質(zhì)量對圖像高層理解與分析也有著直接影響，因此圖像分割為圖像理解和分析的順利進行奠定了基礎(chǔ)?，F(xiàn)今，由于彩色圖像不但應(yīng)用廣泛而且能夠傳遞極為豐富的信息，因而使得專家學(xué)者更加關(guān)注彩色圖像分割方面的研究。
　　 模糊C均值聚類算法發(fā)展至今已經(jīng)形成一個理論知識豐富，實踐中也經(jīng)常運用的算法體系。這種算法最終目的是為了將待測樣本劃分為若干的幾類區(qū)域，并對目標(biāo)函數(shù)做進一步改進以實現(xiàn)待測樣本

2、聚類。人類感知和圖像自身的模糊性，也使得這種算法在圖像分割領(lǐng)域里具有實用價值。而對于彩色圖像分割技術(shù)的研究與發(fā)展來說，根據(jù)模糊C均值聚類算法具備的無監(jiān)督性，操作不復(fù)雜，運行結(jié)果容易獲取等優(yōu)點，將其應(yīng)用在彩色圖像分割中也不顯得突兀?？墒菍嶋H在進行彩色圖像分割時，不可避免的會存在如何選擇合適的初始值，聚類過程耗費大量的時間和空間資源以及抗噪性能差等多方面的問題。
　　 根據(jù)以上所述，對于經(jīng)典模糊C均值聚類算法而言，會存在如何選取合適

3、的初始參數(shù)和部分圖像分割時遇到奇異點影響圖像分割質(zhì)量的問題。針對這些問題，本文在模糊聚類算法的基礎(chǔ)上，首先將顏色空間和波峰查找法結(jié)合起來對彩色圖像進行分割，根據(jù)顏色直方圖的顏色特性，再結(jié)合波峰查找法獲取初始參數(shù)。然后在此基礎(chǔ)上和其他方法相結(jié)合，降低部分圖像聚類過程中奇異點對圖像分割質(zhì)量的影響。最終，結(jié)合核函數(shù)完善待測圖像的適用范圍以及用區(qū)域合并理論對圖像分割結(jié)果進行后處理。根據(jù)實驗結(jié)果表明，這種圖像分割方法不但降低了噪聲的影響，而且提高