融合模糊Histon阈值和FCM的Lab空间色彩分割算法

摘要：

提出了一种简单有效的自适应无监督方法。在CIELab空间中利用模糊Histon阈值技术获得图像中所有可能的均匀区域，即通过寻找峰值，区域初始分割和区域颜色相似性合并，获得由聚类中心标注的均匀区域，提出自适应FCM聚类算法以提高均匀区域之间的紧密度，最终完成色彩分割。该算法已成功应用到伯克利图像库，相比当前一些无监督色彩分割算法，例如：Mean-Shift、NCuts取得了合理更好的划分，视觉上有效提取目标物体，具有一定鲁棒性。

关键词：色彩分割、Lab均匀色彩空间、模糊Histon直方图阈值、模糊C均值(FCM)聚类

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.10771043。

在线出版日期：2015-06-18（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：162-166