【摘 要】
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图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤之一。研究提出了一种基于区域块的聚类分割新算法。高斯混合模型(GMM)聚类算法已广泛应用于图像分割领域,但在真实彩色图像分割中,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174170,61004103,61100127);教育部博士点基金(20100111110005);中国博士后科学基金(2010M500111);安徽省自然科学基金(11040606Q44)资助项目
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图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤之一。研究提出了一种基于区域块的聚类分割新算法。高斯混合模型(GMM)聚类算法已广泛应用于图像分割领域,但在真实彩色图像分割中,由于忽略了像素间的空间相关性,使之对高斯噪声非常敏感。首先对彩色图像求其彩色梯度,然后对彩色图像梯度图进行分水岭分割,分水岭分割会产生过分割区域,但基本得到同质区域,提取区域的区域块特征并把其作为高斯混合模型聚类的输入样本值,完成聚类并实现最终分割。新算法把简单的基于像素的聚类提升到基于区域块特征聚类,很好的抑制了噪声对分割结果的影响。通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明本算法能够有效提高分割结果的准确性。
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