一种自然场景中的图像分割方法

摘要

本发明涉及一种自然场景中的图像分割方法，包括以下步骤：步骤1：输入一张待处理的图片；步骤2：判断该图片是否是灰度图像；步骤3：初始化；步骤4：初始化聚类中心V或者隶属度U；步骤5：对于第iter次迭代，求出邻域点与聚类中心的欧式距离；步骤6：如果所求的是第iter次迭代的聚类中心V_iter，则重新计算第iter次迭代的隶属度U_iter；如果所求的是第iter次迭代的隶属度U_iter，则新计算第iter次迭代的聚类中心V_iter；步骤7：若第iter次迭代前后的隶属度值差小于迭代停止阈值ε或者迭代次数iter超过最大迭代次数maxIter时，则完成图像分割并输出分割后的图像。与现有技术相比，本发明具有大大提高了图像分割效果等优点。

主权项

一种自然场景中的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入一张待处理的图片；步骤2：判断该图片是否是灰度图像，如果是，将进行步骤3)；否则将图片转化为灰度图像后进行步骤3)；步骤3：设定模糊指数m、迭代停止阈值ε和最大迭代次数maxIter，并初始化聚类个数c和邻域窗口W；步骤4：初始化聚类中心V或者隶属度U；如果初始化的是聚类中心，则计算出第0次迭代的隶属度U₀后进行步骤5)；如果初始化的是隶属度，则计算出第0次迭代的聚类中心V₀后进行步骤5)；步骤5：对于第iter次迭代，iter＝1,2,…,maxIter，求出邻域点与聚类中心的欧式距离；并根据隶属度U_iter‑1重新计算第iter次迭代的聚类中心V_iter或者根据聚类中心V_iter‑1重新计算第iter次迭代的隶属度U_iter；步骤6：如果步骤5所求的是第iter次迭代的聚类中心V_iter，则重新计算第iter次迭代的隶属度U_iter并进行步骤7)；如果步骤5所求的是第iter次迭代的隶属度U_iter，则新计算第iter次迭代的聚类中心V_iter并进行步骤7)；步骤7：若第iter次迭代前后的隶属度值差小于迭代停止阈值ε或者迭代次数iter超过最大迭代次数maxIter时，则完成图像分割并输出分割后的图像；否则重复步骤5与步骤6进行下一次迭代计算隶属度和聚类中心直至满足该条件为止。