基于聚類(lèi)和區(qū)域合并的彩色圖像分割算法研究.pdf

1、圖象分割是圖象處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，也是一經(jīng)典難題，自20世紀(jì)70年代起一直受到人們的高度重視，至今已提出了上千種分割算法。但發(fā)展至今仍沒(méi)有找出一個(gè)通用的分割理論，現(xiàn)提出的分割算法大都是針對(duì)具體問(wèn)題的，并沒(méi)有一種適合所有圖像的通用分割算法。另外，也還沒(méi)有制定出判斷分割算法好壞和選擇適用分割算法的標(biāo)準(zhǔn)，這給圖象分割技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)許多實(shí)際問(wèn)題。
　　 在圖像分割過(guò)程中，預(yù)處理方法的優(yōu)劣關(guān)系著分割算法的運(yùn)行效率和最終的分割結(jié)果。本文結(jié)

2、合mean shift算法和形態(tài)學(xué)開(kāi)閉重構(gòu)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，在平滑細(xì)節(jié)、消除噪聲的同時(shí)，提高了對(duì)圖像邊緣的保真能力。針對(duì)mean shift算法中帶寬參數(shù)不易確定的問(wèn)題，通過(guò)定義顏色復(fù)雜度給出了一種自適應(yīng)的解決方法，使平滑后的圖像更利于分割，為后續(xù)的處理過(guò)程奠定了基礎(chǔ)。
　　 單一的分割方法往往無(wú)法滿(mǎn)足人們對(duì)分割結(jié)果的需求，本文針對(duì)聚類(lèi)分析在彩色圖像分割中的固有缺陷，將聚類(lèi)方法與區(qū)域方法相融合，提出了一種基于k均值聚類(lèi)和分