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模糊C均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割
引用本文:宋琳,高满屯,王三民,王淑侠. 模糊C均值聚类与多相水平集图割优化相结合的图像分割[J]. 工程图学学报, 2015, 36(4)
作者姓名:宋琳  高满屯  王三民  王淑侠
作者单位:西北工业大学机电学院,陕西西安,710072
基金项目:国家自然科学基金资助项目
摘    要:针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题,提出采用模糊C均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多相水平集函数,使用图割算法分割出多相结果的方法.该方法能有效减小多相水平集算法对初始轮廓曲线的敏感性,使图割算法在分割图像时更容易分割出理想的目标轮廓;同时,采用图割算法可使水平集函数很快收敛到能量最小值,有效减少计算量,提高计算效率.实验表明该方法具有较好地分割效果和较高地分割效率.

关 键 词:模糊C均值聚类  图像分割  图割  多相水平集

An Image Segmentation Method by Combining Fuzzy C-Means Clustering with Graph Cuts Optimization for Multiphase Level Set Algorithms
Song Lin,Gao Mantun,Wang Sanmin,Wang Shuxia. An Image Segmentation Method by Combining Fuzzy C-Means Clustering with Graph Cuts Optimization for Multiphase Level Set Algorithms[J]. Journal of Engineering Graphics, 2015, 36(4)
Authors:Song Lin  Gao Mantun  Wang Sanmin  Wang Shuxia
Abstract:
Keywords:fuzzy C-means clustering  image segmentation  graph cuts  multiphase level set
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