基于聚類和區(qū)域合并的彩色圖像分割算法研究.pdf

1、圖象分割是圖象處理中的一項關鍵技術，也是一經(jīng)典難題，自20世紀70年代起一直受到人們的高度重視，至今已提出了上千種分割算法。但發(fā)展至今仍沒有找出一個通用的分割理論，現(xiàn)提出的分割算法大都是針對具體問題的，并沒有一種適合所有圖像的通用分割算法。另外，也還沒有制定出判斷分割算法好壞和選擇適用分割算法的標準，這給圖象分割技術的應用帶來許多實際問題。
　　 在圖像分割過程中，預處理方法的優(yōu)劣關系著分割算法的運行效率和最終的分割結果。本文結

2、合mean shift算法和形態(tài)學開閉重構技術對圖像進行濾波處理，在平滑細節(jié)、消除噪聲的同時，提高了對圖像邊緣的保真能力。針對mean shift算法中帶寬參數(shù)不易確定的問題，通過定義顏色復雜度給出了一種自適應的解決方法，使平滑后的圖像更利于分割，為后續(xù)的處理過程奠定了基礎。
　　 單一的分割方法往往無法滿足人們對分割結果的需求，本文針對聚類分析在彩色圖像分割中的固有缺陷，將聚類方法與區(qū)域方法相融合，提出了一種基于k均值聚類和分