计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS
2013年
7期
1074-1082
,共9页
陈圣国%孙正兴%周杰%李毅
陳聖國%孫正興%週傑%李毅
진골국%손정흥%주걸%리의
半监督图像分割%半监督模糊C均值聚类%随机游走
半鑑督圖像分割%半鑑督模糊C均值聚類%隨機遊走
반감독도상분할%반감독모호C균치취류%수궤유주
semi-supervised image segmentation%semi-supervised fuzzy C-means clustering (SSFCM)%random walks
针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模；然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点；最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记.
針對基于顏色特徵空間的半鑑督聚類分割算法適閤分割結果包含多箇顏色特徵相似目標的應用場閤,但對高譟聲圖像卻無法穫得理想的分割結果,而基于隨機遊走理論的半鑑督圖像分割算法需要用戶對目標逐一進行標記的問題,提齣一種半鑑督圖像分割算法.首先根據用戶標記採用半鑑督模糊C均值聚類(SSFCM)算法對圖像顏色特徵進行建模；然後引入一箇確信度函數,併根據SSFCM算法得到的隸屬度數據計算確信度函數值,再將像素分為2類,分彆作為隨機遊走圖像分割算法的已標記點和未標記點；最後採用隨機遊走算法完成最終的分割.實驗結果錶明,該算法對圖像中的譟聲具有良好的抑製作用,且無需用戶對目標逐一進行標記.
침대기우안색특정공간적반감독취류분할산법괄합분할결과포함다개안색특정상사목표적응용장합,단대고조성도상각무법획득이상적분할결과,이기우수궤유주이론적반감독도상분할산법수요용호대목표축일진행표기적문제,제출일충반감독도상분할산법.수선근거용호표기채용반감독모호C균치취류(SSFCM)산법대도상안색특정진행건모；연후인입일개학신도함수,병근거SSFCM산법득도적대속도수거계산학신도함수치,재장상소분위2류,분별작위수궤유주도상분할산법적이표기점화미표기점；최후채용수궤유주산법완성최종적분할.실험결과표명,해산법대도상중적조성구유량호적억제작용,차무수용호대목표축일진행표기.
