基于二維Otsu和模糊聚類的圖像分割的研究及應(yīng)用.pdf

1、圖像分割是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域低層次視覺中最基礎(chǔ)，最重要的領(lǐng)域之一，同時(shí)具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。目前，現(xiàn)有的分割算法在實(shí)際的應(yīng)用領(lǐng)域中都存在各種各樣的問題，諸如耗時(shí)性，目標(biāo)的輪廓模糊、斷裂，或者重要細(xì)節(jié)被忽視掉等等。本文針對這些問題展開一系列研究，并把研究成果應(yīng)用到人臉檢測的圖像處理過程中，取得了一定的實(shí)效性。本文主要的研究工作如下：
　　首先，分析和總結(jié)現(xiàn)有的圖像分割算法，選取閾值分割法中經(jīng)典的最大類間方差法(Otsu算法)作為

2、中心點(diǎn)展開研究。針對二維Otsu自適應(yīng)閾值算法計(jì)算復(fù)雜度高的問題，提出一種新的快速有效的Otsu圖像分割改進(jìn)算法。該算法通過求兩個(gè)一維Otsu法的閾值來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的二維Otsu法的分割閾值，使得分割的計(jì)算復(fù)雜度大大降低。
　　其次，研究和分析了二維Otsu算法和模糊C均值聚類算法的理論及進(jìn)展，討論了二者進(jìn)行圖像分割時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，對兩者結(jié)合的可行性進(jìn)行了探索。提出了一種基于二維Otsu和模糊聚類的圖像分割方法，并通過實(shí)驗(yàn)證明該算法的實(shí)效