一种基于模糊理论的超像素分割方法

摘要

本发明涉及一种基于模糊理论的超像素分割方法。它提高了超像素边界和原始图像边界的贴合度。并且分割之后的超像素内部组织结构单一，灰度均匀。步骤为：1）对图像进行处理，初始化聚类中心；2）在模糊C均值聚类算法中加入像素点的坐标距离，建立目标函数；3）更新隶属度矩阵；4）更新聚类中心，包括灰度值和坐标；5）重复3-4步，直到满足终止条件：聚类中心灰度值的改变量小于一个人工设定的阈值或者迭代次数大于某个人工设定的值；6）根据最终得到的隶属度矩阵完成初步的超像素划分；7）后处理，经过上述六个步骤后产生的超像素不可避免的存在一些孤立的点集，将这些点集跟与其相邻的并且相似度最高的超像素合并，完成最终的超像素划分。

主权项

一种基于模糊理论的超像素分割方法，其特征是，步骤为：1）对图像进行处理，初始化聚类中心；2）在模糊C均值聚类算法中加入像素点的坐标距离，建立目标函数；3）更新隶属度矩阵；4）更新聚类中心，包括灰度值和坐标；5）重复3‑4步，直到满足终止条件：聚类中心灰度值的改变量小于一个人工设定的阈值或者迭代次数大于某个人工设定的值；6）根据最终得到的隶属度矩阵完成初步的超像素划分；7）后处理，经过上述六个步骤后产生的超像素不可避免的存在一些孤立的点集，将这些点集跟与其相邻的并且相似度最高的超像素合并，完成最终的超像素划分。