基于FCM和离散正则化的多目标图像分割

摘要：

针对机器视觉中的多目标图像分割问题，提出一种适用于多目标物体的图像分割算法。首先对图像进行图像增强预处理；然后采用基于直方图的模糊 C 均值聚类算法完成分类任务，实现图像的初分割，将分类后的像素作为种子集；最后利用离散正则化的半监督方法得到自动修正分类结果。实验结果表明，与已有的多目标分割算法相比，该算法分割结果更加精确。

关键词：图像分割、模糊C均值聚类、离散正则化

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部博士点基金20130061110054

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：142-146