小波域局部信息约束的鲁棒模糊聚类算法

摘要：

提出了一种结合颜色特征与纹理特征的彩色图像分割算法.将图像转换到Lab颜色空间计算像素的平方欧式距离.在局部窗口上对图像进行小波分解,对所得高频子带的小波系数建立广义高斯分布(Generalized Gaussian Density,GGD)模型,以GGD模型的参数表示局部窗口的纹理特征.以Kullback-Leibler (KL)散度衡量两个GGD模型之间的差异.在Lab颜色空间与小波域分别引入局部邻域信息.利用拉格朗日乘子构建优化模型,得到迭代聚类表达式,根据隶属度最大原则进行图像分割.实验结果表明,改进算法能较好地保留图像的细节信息,对于噪声图像具有较高的分割精度和抗噪鲁棒性.

关键词：图像分割;模糊聚类;彩色图像;小波变换;广义高斯分布模型

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省自然科学基金2021JM-459

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：70-81