基于小波变换的彩色图像分割
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。
小波变换 图像分割 模糊聚类 均值漂移 漂移算法
王丽丽 肖德贵
湖南大学计算机与通信学院,长沙 410082
国内会议
成都
中文
269-270,279
2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）