重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (2): 158-164.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.02.022

• 信息·计算机 • 上一篇    下一篇

改进的 SLIC算法在彩色图像分割中的应用

郭艳婕1,2,杨 明1,2,侯宇超1   

  1. 1.中北大学 理学院,太原 030051;2.山西省信息探测与处理重点实验室,太原 03005
  • 收稿日期:2019-05-24 发布日期:2020-03-18
  • 作者简介:郭艳婕,女,硕士研究生,主要从事图像处理,数据挖掘方面研究,E-mail:947687242@qq.com;通讯作者 杨 明,男,硕士,副教授,主要从事数据挖掘、智能计算、图像信息处理方面研究,E-mail:hgsnje@163.com。
  • 基金资助:
    国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (61601412,61571404,61471325);山 西 省 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 (2015021099);中北大学研究生科技立项项目(20181549)

  • Received:2019-05-24 Published:2020-03-18

摘要: 针对简单线性迭代聚类(SLIC),仅考虑颜色和空间特征导致分割不准确的问题, 提出了一种改进的 SLIC分割方法。首先使用双边滤波执行图像增强,可以消除图像中的噪声 且保护边缘特征;然后使用结合自适应多阈值 LBP纹理特征的 SLIC算法将彩色图像分割为超 像素块;最后把超像素块通过 DBSCAN算法进行聚类合并,以获得分割后的结果图。实验结果 表明:所提方法对测试库中的图像分割是快速可靠的,能准确地分割图像边界并提取目标区域。 与现有的其他图像分割方法相比,该方法分割的准确度和效率得到了显著提高。

关键词: 图像分割, 超像素, SLIC, DBSCAN聚类

中图分类号: 

  • TP391.41