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基于小波变换的彩色图像分割

王丽丽  肖德贵  
【摘要】:针对传统的模糊 C 均值聚类(FCM)应用于彩色图像分割时计算代价大、性能依赖于初始聚类中心等缺点, 提出一种新的彩色图像分割算法。首先利用均值漂移算法进行初始分割,利用其分割结果确定 FCM 算法的初始聚类中心和聚类数目,以提高 FCM 算法的收敛速度;利用小波变换的多分辨率特性,将上一层的分割结果应用于下一层的更精确的图像分割,实现图像由粗到细的分割。实验结果证明该算法分割速度快,对自然彩色图像的分割结果优于传统的 FCM 算法和均值漂移算法。

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