结合Mean Shift和聚类算法的服装图像分割

在服装图像处理与分析中,准确快速的图像分割是进行后续图像分析与理解工作的基础。在服装图像分割中为了克服K均值聚类算法的性能受初始聚类中心的选取影响的问题,提出了二次聚类的分割思想。先利用自适应的Mean Shift算法,得到区域数目n以及n个区域的类心向量,然后调用K均值算法进行二次聚类。与常用的分水岭分割算法的对比实验表明,提出的算法提高了原始K均值算法的时间效率与分割效果,最终的分割结果具有实用性。