基于模糊熵和RPCL的彩色图像聚类分割

被引：6

作者：

李桂芝 ^{[1
]}

安成万 ^{[2
]}

张永谦 ^{[2
]}

涂序彦 ^{[3
]}

谭民 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京信息科技大学计算中心

[2] 中国科学院自动化研究所

[3] 北京科技大学信息学院

来源：

中国图象图形学报 | 2005年 / 10期

关键词：

RPCL; 模糊熵; 彩色图像; 聚类分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种基于模糊熵和RPCL(rival penalized competitive learn ing)的彩色图像聚类分割算法。该算法可以自动确定图像的颜色类数目和初始类中心,从而提高了聚类的收敛速度,并且能够解决模糊熵阈值化分割算法所造成的过度分割问题。首先,计算彩色图像各颜色分量的模糊熵,获得分量模糊熵曲线,并根据模糊熵原理确定各分量的分割区域及聚类中心;然后,对各分量的聚类中心进行组合,形成彩色图像可能的聚类中心。但是,组合的聚类中心数目会多于实际的聚类数目,造成过度分割。因此,本文采用RPCL算法,对这些组合的聚类中心颜色进行学习来确定实际的颜色类数目以及聚类中心,并用学习后的聚类中心对原图像进行聚类分割。实验结果表明,该算法能有效地分割彩色图像,无需事先给定聚类数目和初始类中心。

引用

页码：1264 / 1268+1204 +1204

页数：6

共 7 条

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