融合SLIC与改进邻近传播聚类的彩色图像分割算法

摘要：

邻近传播(AP)聚类算法在分割彩色图像时,存在相似度矩阵计算规模大、聚类时间长、空间复杂度高等问题.为此,提出一种新的彩色图像分割算法.利用简单线性迭代聚类对彩色图像进行超像素预分割,计算各超像素的L、a和易颜色分量平均值,并根据颜色分量平均值间的负欧式距离构建AP聚类算法的相似度矩阵.在AP聚类迭代过程中给出一种参考度递减的改进聚类方法,提高AP聚类算法的精确性和鲁棒性,并运用超像素聚类的轮廓系数对其评价,获得最优的AP聚类结果.实验结果表明,与现有的彩色图像聚类分割方法相比,该算法分割效果和分割质量均有明显提高.

关键词：Lab颜色空间、超像素、邻近传播、聚类、彩色图像分割

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金LY17F030006

在线出版日期：2018-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：226-232