基于鄰接矩陣的自適應圖像分割算法研究

龔楷椿,鄔春學

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院,上海　200093)

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基于鄰接矩陣的自適應圖像分割算法研究

龔楷椿,鄔春學

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院,上海200093)

摘要基于聚類的圖像分割算法是其中常見的一種,傳統聚類算法需人為確定初始聚類中心和類別數,針對如何確定最優聚類類別數的問題,基于鄰接矩陣提出一種自適應圖像分割算法,該算法克服了傳統聚類算法人為確定初始聚類中心和聚類類別數而導致局部最優的缺陷。利用實驗數據將算法和傳統聚類算法比較,并應用于圖像分割。實驗結果顯示,算法穩定性較好,能自適應的得到準確地聚類類別數,且魯棒性較強,在應用于圖像分割時的聚類結果相對與傳統聚類算法更加準確。

關鍵詞圖像處理;圖像分割;聚類算法;鄰接矩陣;自適應;迭代

隨著智能技術的飛速發展,其在生活中也得到了廣泛應用,智能家居技術便是其重要產物之一。智能家居的設備多樣,其中攝像頭可展示最為立體化的場景。通過攝像頭可及時而有效地監控所關心區域的動態,一旦發現意外情況可及時處理,這對于做好重要區域的安防工作有較大幫助。攝像頭可采集某時間點目標區域的圖像,而圖像分割[1]作為圖像處理和圖像識別的重要步驟,也逐漸成為該領域研究者研究的熱點。

文獻[2]介紹了多種圖像分割的算法,如閾值分割法,邊緣檢測法,直線提取法,區域生長和分裂合并法等,這些算法根據不同的應用場景可有多種變形,而基于聚類的圖像分割算法是其中較為常見的一種。……