基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法

论文摘要

针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚类算法把背景与前景颜色差别较小的原木样本图像分割成2类,其次利用准则函数找出前景分割结果,最后把该结果作为Otsu算法的输入,对原木样本图像进行再次分割。实验结果表明,本文研究的算法比单独使用模糊C均值聚类算法、Otsu和同类算法有较好的分割效果和较高的分割准确率,边缘信息保留较好,平均分割准确率提高2个百分点。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王勋,李廷会,潘骁,田宇

关键词: 图像分割,模糊均值聚类,准则函数,分割准确率

来源: 广西师范大学学报(自然科学版) 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,农业科技,信息科技

专业: 轻工业手工业,林业,计算机软件及计算机应用

单位: 广西师范大学电子工程学院,广西生态工程职业技术学院汽车与信息工程系

基金: 国家自然科学基金(21327007),广西师范大学青年基金(2017QN002),高新企业技术发展(20170113-1)

分类号: S781.5;TP391.41

DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.008

页码: 68-73

总页数: 6

文件大小: 784K

下载量: 200

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