基于集群的图像分割

“华南理工大学” 2014

陈家业

【摘要】: 图像分割是根据一定的特征准则将图像分为具有独特属性的几个区域. 基于聚类的图像分割是一种无监督算法，可以根据一定的标准对图像元素进行分割和分割. 图像分割在各个领域都非常重要聚类 图像分割，基于聚类的图像分割算法在图像分割领域起着关键作用，因此研究基于聚类的图像分割算法具有十分重要的意义. 本文将深入探讨现有的基于聚类的图像分割方法，并在此基础上提出自己的改进方法. 具体内容可以分为以下几部分. 第一部分是深入了解现有的聚类算法，分析它们的优缺点和复杂性. 其中，详细研究了MRSD（最大分径比）算法. 结合归一化剪切算法和相关实验聚类 图像分割，验证了MRSD算法在图像分割中取得了良好的效果. 第二部分主要提出了一种改进的基于K均值预处理的MRSD算法. 由于MRSD算法的时间复杂度高，因此很难将其应用于高分辨率图像分割领域. 因此，从减少像素的角度出发，本文提出了一种具有广泛应用范围的改进算法. 通过对高分辨率图像进行分割实验，结果表明改进算法不仅可以获得满意的图像分割效果，而且可以大大提高图像分割效率. 最后，提出了一种基于自适应阈值预处理的改进MRSD算法. 由于图像具有其特殊性，因此可以考虑使用特殊算法对图像进行预处理. 因此，本文提出了一种改进的图像算法. 与基于K均值的MRSD算法相比，该算法可以在分割过程中更准确地找到图像的区域特征. 实验结果表明，改进算法也取得了令人满意的图像分割效果.

[学位授予单位]: 华南理工大学

[学位]: 硕士

[学位奖]: 2014

[分类号]: TP391.41

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