[发明专利]基于网格化局部分水岭的模糊聚类方法在审
| 申请号： | 201711162183.7 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN107808384A | 公开（公告）日： | 2018-03-16 |
| 发明（设计）人： | 狄岚;刘海涛;顾雨迪 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62;G06N7/02;G06T7/136 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭露了一种基于网格化局部分水岭的模糊聚类方法，将超像素思想与分水岭算法相结合，并且在模糊C均值聚类算法(Fuzzy c‑means)的基础上进行改进，提高图像分割算法对图像显著区域的抓取能力及效率以及去噪能力。本发明先根据区域灰度值方差将图像进行不均匀网格化，再对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法，减少了全局分水岭带来的局部信息遗失，获得各个网格内的显著性聚水盆，再实施区域融合，将每个标记区域的灰度均值化，最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类，得到最终的分割图像。本发明对噪声的鲁棒性强，能够有效剔除干扰区域，分割出图像中的显著区域，同时也具有较低的时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网格 局部 分水岭 模糊 方法 | ||
【主权项】：
基于网格化局部分水岭的模糊聚类方法，其特征是：根据区域灰度值方差将图像进行不均匀网格化，对每个网格使用局部最优阈值的分水岭算法，获得各个网格内的显著性聚水盆；对聚水盆进行区域融合，将每个区域的灰度均值化，最后使用考虑区域面积的FCM进行聚类，得到最终的分割图像；计算分割精确率，记录实验时间对方法进行性能评判。
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