基于分级mean shift的图像分割算法

被引:11
作者
汤杨 [1 ,2 ]
潘志庚 [1 ]
汤敏 [3 ]
王平安 [4 ]
夏德深 [2 ]
机构
[1] 浙江大学CAD&CG国家重点实验室
[2] 南京理工大学计算机科学与技术学院
[3] 河海大学计算机及信息工程学院
[4] 香港中文大学计算机科学与工程学系
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
mean shift; 分级; 图像分割; 连接通道;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
实验发现传统mean shift算法进行分割时常会产生连接通道问题,使得几个分类簇之间无法完全分开.针对该问题,提出一种改进的分级mean shift图像分割算法,在初次迭代获得的聚类中心基础上采用不同的带宽矩阵进行多次聚类,从而获得不同级的聚类中心集合,并建立一个归属树结构,最终通过叶节点与根节点的归属关系进行归类从而完成图像分割.实验证明改进算法可以更好地保留图像的局部信息,同时具有较好的适用性.
引用
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页码:1424 / 1431
页数:8
相关论文
共 1 条
[1]   基于改进的MeanShift算法虚拟人脑图像分割 [J].
陈允杰 ;
张建伟 ;
王利 ;
王平安 ;
夏德深 .
计算机辅助设计与图形学学报, 2008, (01) :55-60