基于模糊C均值聚类的多分量彩色图像分割算法
以模糊C均值(FCM)聚类理论为基础,选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,提出了一种新的多分量彩色图像分割算法.该算法首先结合数据分布特点确定出H分量与1分量的初始聚类中心;然后利用FCM聚类技术对H分量、1分量进行分类处理,以得到不同分量的像素点隶属度;最后,将所得到的不同分量像素点隶属度组织成2维特征,并以此进行模糊聚类图像分割.实验结果表明,该算法可有效提高图像分割效果,其分割结果优于传统FCM聚类图像分割方案.
图像分割、FCM聚类、HSI颜色空间、隶属度
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60773031;视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放基金项目0503;计算机软件新技术国家重点实验室开放基金项目A200702;大连市科技基金项目2006J23JH020;"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室开放基金项目ZK205014;江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题基金项目KJS0602
2008-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
1837-1840
