基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法研究与实现  

Research and Implementation of Color Image Segmentation Based on Secondary Watershed and Affinity Propagation Clustering

作　　者：施成湘[1] 

机构地区：[1]重庆第二师范学院数学与信息工程系,重庆400067

出　　处：《西南师范大学学报（自然科学版）》2013年第8期125-129,共5页Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：重庆第二师范学院教改项目(JG20131219)

摘　　要：利用特征散度普适能力强的优势,提出了基于二次分水岭和近邻传播聚类的彩色图像分割算法.算法通过二次分水岭算法预分割,提取区域中色彩向量数据点,利用特征散度构造相似度矩阵,运用近邻传播数据聚类,实现图像的分割.实验证明,算法较好地避免了聚类算法对初始条件的依赖性,降低了彩色图像大样本数据的运算量,与人的主观视觉感知具有良好的一致性.By means of pervasive strong advantage of characteristic divergence,a new color image segmentation algorithm based on secondary watershed and affinity propagation clustering has been proposed.By re-segmentation of watershed,algorithm extracted regional vector characteristic divergence structure similarity matrix using affinity propagation（AP） data clustering to achieve image segmentation.The experimental results demonstrate that the color image segmentation result of the proposed approach avoid the dependence of the algorithm on initial condition,reduce calculation on large sample of color image,and hold favorable consistency in terms of human perception.

关 键 词：近邻传播聚类 二次分水岭 特征散度 彩色图像分割 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]