针对FCM算法缺少空间关联信息且计算量大的问题,本文提出一种结合图论和FCM的图像分割算法.首先,引入图论算法对图像进行预处理,将图分割为子图.接着,对分割后的子图进行FCM聚类得到聚类中心.然后,提出一种基于聚类中心颜色和空间信息的加权距离,作为并查集算法的合并准则.最后,采用改进的并查集算法对聚类结果进行区域合并.实验结果表明,本文算法在保证图像分割质量的同时提高了图像分割速度.
参考文献
| [1] | Gong, M.;Liang, Y.;Shi, J.;Ma, W.;Ma, J..Fuzzy C-Means Clustering With Local Information and Kernel Metric for Image Segmentation[J].IEEE Transactions on Image Processing,20132(2):573-584. |
| [2] | 李云松;冯玉东;张国锋.基于快速模糊C均值聚类的图像粗集分割[J].兰州理工大学学报,2013(1):92-96. |
| [3] | 郭海涛;刘丽媛;赵亚鑫;徐丰.基于MAR与FCM聚类的声呐图像分割[J].仪器仪表学报,2013(10):2322-2327. |
| [4] | 周晓明;李钊;刘雄英.一种基于改进FCM的自动图像分割算法[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2014(3):1-7. |
| [5] | 龚劬;廖武忠;卢力;余维.基于图论的快速FCM图像分割算法[J].计算机工程,2012(8):192-194,197. |
| [6] | 辛月兰;汪西莉.基于图割与改进模糊C均值的图像分割[J].计算机应用与软件,2014(7):206-209,293. |
| [7] | 李旭超;刘海宽;王飞;白春艳.图像分割中的模糊聚类方法[J].中国图象图形学报,2012(4):447-458. |
| [8] | 林选伟;吴谨.基于交互式图论的目标边缘检测算法[J].计算机工程与科学,2014(8):1571-1575. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%