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一种改进的二维直方图均值漂移分割算法.冷 璐 黎 明 张家树


□ 冷 璐 黎 明 张家树

  摘 要:改进了二维直方图的构造方法,利用空间邻域信息使改进的二维直方图具有更丰富的噪声判断信息,并根据此信息将图像分为噪声子图和非噪声子图。采用均值漂移算法对图像进行聚类分割,并对均值漂移的高斯核函数进行了改造,使算法对噪声有更好的平滑作用,对非噪声区域有更准确的分割效果。实验结果表明,改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。

  关键词:二维直方图; 均值漂移; 子图; 改造高斯核

  中图分类号:TP391文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2009)09-3536-03

  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.096

  Image segmentation of mean shift based on improved 2D histogram

  LENG Lu1,2, LI Ming1, ZHANG Jia-shu2

  (1. Key Laboratory of Nondestructive Testing (Ministry of Education), Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China; 2. Key Laboratory of Signal & Information Processing of Sichuan Province, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

  Abstract:This paper improved the establishment of 2D histogram to contain more detailed information of noise estimation, according to which the image was divided into noise sub-image and non-noise sub-image. Then mean shift was applied to cluster and segment. The modified Gaussian kernel function could smooth noise better and cluster more accurately in non-noise sub-image. The experimental results show that the improved algorithm has better performance of anti-noise and more accurate precision.

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