带宽自适应Mean Shift图像分割算法  

Mean Shift image segmentation algorithm with adaptive bandwidth

作　　者：熊平[1] 白云鹏[1] 

机构地区：[1]中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083

出　　处：《计算机工程与应用》2013年第23期174-176,234,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.30371626)

摘　　要：Mean Shift是目前为止特征空间分析的最好方法之一,但其分割结果受带宽参数的影响。图像粗糙度是与视觉感受相关的图像纹理特征,对图像纹理的描述能力很强。图像像素的平均偏移量也体现了图像像素的总体离散情况。通过对高斯核函数的创建以及图像粗糙度的描述,创新性地给出了Mean Shift的窗口尺寸选择方法以及图像像素平均偏移的计算,仿真结果表明,该算法对不同类型的图像,均能得到令人满意的效果。Mean Shift is one of the best ways of analysis in the feature space, but the segmentation result is bound up with band- width. Image coarseness is the image feature which is related to visual perception and is good for image texture description. Image pixel Mean Shift reports the scatter of an image. This paper creatively proposes a Mean Shift window size selection approach and the Mean Shift of image pixel by the creation of Gaussian kernel and the description of image coarseness. The experimental results show that the algorithm can get satisfactory effect for different types of image.

关 键 词：粗糙度 Mean SHIFT 聚类 图像分割 高斯核函数 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]