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无监督模糊C均值聚类自然图像分割算法
作者姓名:纪则轩  潘瑜  陈强  孙权森  夏德深
作者单位:南京理工大学,南京理工大学,南京理工大学,南京理工大学
基金项目:国家自然科学基金项目(60805003/60773172)。
摘    要:提出一种基于无监督模糊C均值聚类的彩色自然图像分割算法。使用置信区间交集准则自适应得到Gabor滤波器中各个像素点对应的尺度,并以该自适应尺度为依据,计算相应的自适应方向、频率以及相位;使用该自适应Gabor滤波方法分别对各通道进行纹理分析得到相应的纹理图像。提出一种快速的基于多项式分割的方法对各个纹理图像进行分析,确定聚类数目,并使用无监督模糊C均值聚类算法得到最终的分割结果。实验结果表明,该算法能够很好地克服图像纹理对于分割结果的影响,有效区分目标与背景,分割结果具有较高的分割精度,是一种有效的自然彩色图像分割方法。

关 键 词:自然图像分割   无监督聚类   模糊C均值   Gabor滤波   置信区间交集   纹理特征
收稿时间:2010-03-29
修稿时间:2011-02-18
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