采用空间聚类和平面或连通的彩色图像分割

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.042

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (29): 141-143.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.042

• 图形、图像、模式识别 • 上一篇下一篇

采用空间聚类和平面或连通的彩色图像分割

蔡志明

福建工程学院电子信息与电气工程系，福州 350108

收稿日期:2008-12-15 修回日期:2009-02-23 出版日期:2009-10-11 发布日期:2009-10-11
通讯作者: 蔡志明

Color image segmentation using space clustering and OR connection on plane

CAI Zhi-ming

Department of Electronic Information and Electrical Engineering，Fujian University of Technology，Fuzhou 350108，China

Received:2008-12-15 Revised:2009-02-23 Online:2009-10-11 Published:2009-10-11
Contact: CAI Zhi-ming

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种RGB空间聚类和平面区域生长相结合的彩色图像分割方法。聚类时采用重心和空间棋盘距离进行计算，主要为加法、减法运算；区域生长时提出了一种用或连通代替八邻域来判断连通性的新方法，主要为简单的二进制位运算。总体计算复杂度低，从而有效而且快速地实现了彩色图像的目标分割。

关键词: 彩色图像, 空间聚类, 或连通, 目标分割

Abstract: This paper advances an algorithm for object segmentation in color image based on RGB space clustering and region growing in plane.Clustering is done mainly with addition and subtraction operations according to grativity center and spatial chessboard distance.While region is growing，a new method mainly with simple binary-bit operation is used to judge connection by OR connection instead of eight neighborhood connection.The algorithm has low computational complexity and makes it possible to segment the object in color image quickly and effectively.

Key words: color image, spatial clustering, OR connection, object segmentation

中图分类号:

TN911.73

蔡志明. 采用空间聚类和平面或连通的彩色图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(29): 141-143.

CAI Zhi-ming. Color image segmentation using space clustering and OR connection on plane[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(29): 141-143.

[1]	齐小祥，李敏，朱颖，宋雨，杜卫东. 基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 232-240.
[2]	田启川，孟颖. 多尺度融合增强的图像语义分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 177-185.
[3]	韩纪普，段先华，常振. 基于SLIC和区域生长的目标分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 213-218.
[4]	王雨思，路德杨，李海洋. 基于分式函数约束的稀疏子空间聚类方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 39-47.
[5]	郑毅，马盈仓，杨小飞，续秋霞. 基于[k]-近邻与局部相似度的稀疏子空间聚类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 99-108.
[6]	朱丹，陈晓红，吴卿源，李舜酩. 自适应图学习诱导的子空间聚类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 30-37.
[7]	郭圣，仲兆满，李存华. 基于深度自编码的多视图子空间聚类网络[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(17): 60-68.
[8]	李丹. 结构加权相关自适应子空间聚类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(13): 137-142.
[9]	李伟斌1，2，马洪林1，易贤1，赵凡1，李维浩1. 基于色彩空间变换的彩色图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(9): 162-167.
[10]	张文元，谈国新，朱相舟. 停留点空间聚类在景区热点分析中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(4): 263-270.
[11]	解昊1，赵志刚1，吕慧显2，刘馨月1，刘成士1，董晓晨1. 非负局部约束低秩子空间聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(23): 137-143.
[12]	沈静，陆静，李宏，钟志光. 基于RGB相关性的彩色图像可逆信息隐藏方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(20): 69-73.
[13]	赵胜楠，魏伟波，潘振宽，李帅. 暗原色先验与NL-CTV模型相结合的图像去雾方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(16): 182-186.
[14]	杨树亮，毕硕本，Nkunzimana A，黄铜，万蕾. 一种出租车载客轨迹空间聚类方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(14): 249-255.
[15]	田帅，陈谊. 基于子空间聚类的高维数据可视分析方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 19-26.

采用空间聚类和平面或连通的彩色图像分割

Color image segmentation using space clustering and OR connection on plane

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics