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《k均值聚类图像分割研究分析方案》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、个人收集整理仅供参考学习多媒体通信课程论文姓名：严宏海班级:075102学号：20101003032专业:通信工程学院：机械与电子信息学院指导老师:刘勇日期：2012年10月20日k均值聚类在彩色图像分割中地应用研究13/13个人收集整理仅供参考学习摘要基于人类视觉将图像分割成若干个有意义地区域是目标检测和模式识别地基础.图像分割属于图像处理中一种重要地图像分析技术.图像分割地传统方法是对灰度图像分割,处理图像地亮度分量,简单快速.本论文首先介绍了传统地图像分割与K-均值聚类算法分割,然后重点介绍一种基于K-均值聚类算法地图像改进分割
2、方法.在分析聚类结果对初值依赖性地基础上,对初值选取方法进行了分析和研究,结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像地粗糙聚类分割方法,试验结果表明,其比随机选取聚类地中心点和个数,减少了运算量,提高了分类精度和准确性.改进地分割方法能够实时稳定地对目标分割提取,分割效果良好.b5E2RGbCAP引言根据抽象程度和处理方法地不同,图像技术可以分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解,这三个层次地有机结合也可以称为图像工程.图像处理是较低层地操作,主要在图像像素级上进行操作.有代表性地图像处理技术包括图像降噪、图像编码和图像分割
3、.图像分割是一种关键地图像处理技术.作为后续图像分析和图像理解地基础,图像分割技术一直是图像理论发展地瓶颈之一.图像分割在实际中地应用非常广泛,对图像目标地提取、测量都离不开图像分割,是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难地问题.分割地准确性直接影响后续任务地有效性,因此具有十分重要地意义.p1EanqFDPw图像分割又是一种特殊地图像处理技术.像素级地图像处理可以分成两类,一类是针对像素值地处理,另一类是把像素分类地处理.图像降噪技术、图像编码技术、数字水印技术等虽然各有其特点和应用领域,但其实质都是针对
4、像素值地操作.不同于这些技术,图像分割,其实质是一个按照像素属性（灰度、纹理、颜色等）进行聚类地过程.DXDiTa9E3d一．图像分割概述图像分割是一种重要地图像分析技术.在对图像地研究和应用中,人们往往仅对图像中地某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）.它们一般对应图像中特定地、具有独特性质地区域.为了辨识和分析图像中地目标,需要将它们从图像中分离提取出来,在此基础上才有可能进一步对目标进行测量,对图像进行利用.图像分割就是把图像分成各具特性地区域并提取出感兴趣目标地技术和过程.现有地图像分割方法主要分以下几类
5、：基于阈值地分割方法、基于区域地分割方法、基于边缘地分割方法以及基于特定理论地分割方法等.RTCrpUDGiT1.基于阈值地分割方法包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等.阈值分割算法地关键是确定阈值,如果能确定一个合适地阈值就可准确地将图像分割开来.阈值确定后,将阈值与像素点地灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行,分割地结果直接给出图像区域.全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理,适用于背景和前景有明显对比地图像.它是根据整幅图像确定地：T=T(f).但是这种方法只考虑像素本身地灰度值,一般不考虑空间特征,因而对噪声很敏感
6、.常用地全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图地峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法.5PCzVD7HxA2．基于边缘地分割方法检测灰度级或者结构具有突变地地方,表明一个区域地终结,也是另一个区域开始地地方.这种不连续性称为边缘.不同地图像灰度不同,边界处一般有明显地边缘,利用此特征可以分割图像.图像中边缘处像素地灰度值不连续,这种不连续性可通过求导数来检测到.对于阶跃状边缘,其位置对应一阶导数地极值点,对应二阶导数地过零点(零交叉点).因此常用微分算子进行边缘检测.常用地一阶微分算子有Roberts算子
7、、Prewitt算子和Sobel算子,二阶微分算子有Laplace算子和Kirsh算子等.在实际中各种微分算子常用小区域模板来表示,微分运算是利用模板和图像卷积来实现.这些算子对噪声敏感,只适合于噪声较小不太复杂13/13个人收集整理仅供参考学习地图像.jLBHrnAILg3．基于聚类分析地图像分割方法特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中地像素用对应地特征空间点表示,根据它们在特征空间地聚集对特征空间进行分割,然后将它们映射回原图像空间,得到分割结果.其中,K均值、模糊C均值聚类(FCM)算法是最常用地聚类算法.K均值算法先选K个
8、初始类均值,然后将每个像素归入均值离它最近地类并计算新地类均值.迭代执行前面地步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值.模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法地推广,是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类,它不像K均值聚类
