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一种结合密度聚类和区域生长的图像分割方法

  一种结合密度聚类和区域生长的图像分割方法_电子/电路_工程科技_专业资料。提出了一种基于改进区域生长规则的彩色图像分割方法.采用RGB空间中的颜色相似系数度量像素间的颜色相似性,并将基于密度的聚类算法DBSCAN应用于区域生长规则.由于计算在RGB空间进行,省去了向其他颜色空间的转换过程,从而提高了图像分割效率.实验结果表明,此方法可对彩色图像进行有效分割,并具有

  计算机研究与发展 Journal of Computer Research and ISSN 1000.1239|CN 1 1-1777|TP Development 44(Suppl.):420--423,2007 一种结合密度聚类和区域生长的图像分割方法 郭世可 董槐林 龙 飞 张海波 (厦门大学软件学院 (gsk@21cn.com) 厦门361005) A Method of Combining Density-Based Clustering and Region Growing for Image Segmentation Guo Shike,Dong Huailin,Long Fei,and Zhang Haibo (Software School ofXiamen University,Xiamen 361005) Abstract In this paper,an improved method based on region growing for color image segmentation is presented.Color similarity of the pixels is measured by computing similarity coefficient in RGB color space. The density?based clustering algorithm DBSCAN is applied between the RGB COlOr space and others is left out as on the region growing rules.The conversion the segmentation is performed directly in RGB color can space.The results of the experiments demonstrate that the proposed method efficiently segment color image and has Key words an ability to resist noise. color image segmentation;DBSCAN;region growing;RGB color space 摘要提出了一种基于改进区域生长规则的彩色图像分割方法.采用RGB空间中的颜色相似系数度 量像素间的颜色相似性,并将基于密度的聚类算法DBSCAN应用于区域生长规则.由于计算在RGB空 间进行,省去了向其他颜色空间的转换过程,从而提高了图像分割效率.实验结果表明,此方法可对彩 色图像进行有效分割,并具有一定的抗噪性. 关键词彩色图像分割;DBSCAN;区域生长;RGB颜色空间 中图法分类号TP391.4 目前为止,人们已经提出了数百种的图像分割 方法,这些方法可以大致分为两类:一类是基于边缘 的分割方法;另一类是基于区域的分割方法….阈 值法、区域生长以及聚类法是3种典型的基于区域 的分割方法.其中,区域生长法是一种串行区域技 术,其基本思想是将具有相似特性的像素集合起来 构成区域.区域生长法的优点是计算简单,对于较均 匀的连通目标有较好的分割效果.其缺点是需要人为 确定种子点,对噪声敏感,可能导致区域内有空洞. 在彩色图像的分割算法中,一般采用欧氏距离 对颜色的相似性进行度量.由于RGB空间自身的 特点,颜色的相似性度量若在RGB空间中直接进 收稿日期:2007—07—05 行,其度量结果与人的视觉会有较大的偏差,这就要 求颜色的相似性度量在HSI,HVC等符合人类视觉 的颜色空间中进行,因此需要把图像从RGB空间转 换至HSI,HVC等空间中,但这些转换过程影响了 图像分割的实时性.文献[2]提出了一种基于颜色 相似系数的彩色图像分割方法,在RGB空间中利用 所定义的像素之间颜色相似系数,根据设定的颜色 相似性判定规则来确定两个彩色像素之间颜色是否 相似,并采用改进的区域生长法实现整体的彩色图像 分割.本文在其基础上,采用基于密度的聚类算法 DBSCAN[3]对其区域的生长规则进行了改进,使得图 像的分割效果得到了改善,并具有更好的抗噪性. 基金项目:国家“九八五”二期信息创新平台基金项目(0000.X07204);福建省青年科技人才创新基金项目(2006F3122) 万方数据

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