基于區(qū)域生長(zhǎng)與聚類的彩色圖像分割方法的改進(jìn).pdf

1、圖像分割是圖像分析和模式識(shí)別的首要問題，也是圖像處理的經(jīng)典難題之一，它是圖像分析和模式識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分，并決定圖像的最終分析質(zhì)量和模式識(shí)別的判別結(jié)果。因此，圖像分割算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。本文著重從以下幾方面進(jìn)行深入的研究和探討。 首先，在分析與研究傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)的基礎(chǔ)上應(yīng)用相位一致模型進(jìn)行邊緣檢測(cè)。與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法相比，可大幅度提高彩色圖像尋找邊緣的質(zhì)量，達(dá)到提高分割效果的目的。實(shí)驗(yàn)和分析表明，在進(jìn)行彩色圖

2、像分割時(shí)，相位一致模型比Canny等算子更加有效。 其次，在分析了現(xiàn)有四鄰域區(qū)域生長(zhǎng)算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)其不足，提出了一個(gè)改進(jìn)的單方向的二鄰域區(qū)域生長(zhǎng)算法，把傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法中對(duì)種子點(diǎn)周圍四象素的處理轉(zhuǎn)化為對(duì)種子點(diǎn)周圍單方向一象素的處理，大幅度提高了區(qū)域生長(zhǎng)的速度。實(shí)驗(yàn)和分析表明，在保持分割結(jié)果與傳統(tǒng)區(qū)域生長(zhǎng)算法基本一致的基礎(chǔ)上，改進(jìn)的區(qū)域生長(zhǎng)速度比傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)速度更快。 然后，在進(jìn)行圖像分割完畢后，對(duì)已分割圖像進(jìn)行區(qū)域