重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (4): 176-182.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.04.024

• 信息·计算机 • 上一篇    下一篇

改进分水岭算法与 Ｋｍｅａｎｓ方法结合的图像分割

周 俊１，王 超１，王 帅２，胡 威１   

  1. １．重庆商务职业学院 出版传媒系，重庆 ４０１３３１； ２．陆军勤务学院 基础部基础实验中心，重庆 ４０１３３
  • 收稿日期:2018-12-24 发布日期:2020-05-12
  • 作者简介:周俊，男，博士，正高级工程师，主要从事图像处理、人工智能方面研究，Ｅｍａｉｌ：ｈｇｚｈｏｕ２００８＠１６３．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    重庆市教育委员会人文社会科学研究项目 （１９ＳＫＧＨ２８２）；重庆市教育委员会科学技术研究计划重点项目 （ＫＪＺＤ－Ｋ２０１９０４４０１）；重庆商务职业学院人工智能技术应用协同创新中心资助项目

  • Received:2018-12-24 Published:2020-05-12

PDF (PC)

402

赞

摘要： 针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题，提出一种基于 Ｋ-ｍｅａｎｓ聚 类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法，首先，利用 Ｋ-ｍｅａｎｓ聚类算法进行初始聚类分 割，提取感兴趣的目标；然后，提出基于 ４－邻域相似度的改进分水岭算法，对 Ｋ-ｍｅａｎｓ初始聚类 图像应用改进分水岭算法分割目标区域。从100幅人骨医学图像提取人骨区域，实验结果表明 所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题，且有效分割了图像目标

关键词: Ｋ-ｍｅａｎｓ, 改进分水岭, 相似度, 图像分割

中图分类号: 

  • ＴＰ３９１．４