【摘 要】
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提出一种新的快速图像区域分割算法。这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean-shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割。实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割。
【机 构】
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湖南工业大学计算机与通信学院,湖南城市学院计算机科学系,国防科技大学计算机学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金(20070410299),湖南省教育厅科研项目(07B014).
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提出一种新的快速图像区域分割算法。这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean-shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割。实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割。
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