改进近邻传播聚类的彩色图像分割

被引：26

作者：

许晓丽 ^{[1
,2
]}

卢志茂 ^{[1
]}

张格森 ^{[1
]}

李纯 ^{[1
]}

张琦 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

[2] 哈尔滨学院电气信息工程系

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2012年 / 04期

关键词：

近邻传播; mean shift; 聚类算法; 彩色图像分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.

引用

页码：514 / 519

页数：6