重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(4) ：176-182.

改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

Combining Improved Watershed Algorithm with K-means Method in Image Segmentation

周俊 王超 王帅 胡威
重庆理工大学学报2020，Vol.34Issue(4) ：176-182.
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

Combining Improved Watershed Algorithm with K-means Method in Image Segmentation

周俊 1王超 1王帅 2胡威1
扫码查看

作者信息

  • 1. 重庆商务职业学院 出版传媒系,重庆 401331
  • 2. 陆军勤务学院 基础部基础实验中心,重庆 401331
  • 折叠

摘要

针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题,提出一种基于K-means聚类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法,首先,利用K-means聚类算法进行初始聚类分割,提取感兴趣的目标;然后,提出基于4-邻域相似度的改进分水岭算法,对K-means初始聚类图像应用改进分水岭算法分割目标区域.从100幅人骨医学图像提取人骨区域,实验结果表明所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题,且有效分割了图像目标.

关键词

K-means/改进分水岭/相似度/图像分割

引用本文复制引用

基金项目

重庆市教育委员会人文社会科学研究项目(19SKGH282)

重庆市教育委员会科学技术研究计划重点项目(KJZD-K201904401)

重庆商务职业学院人工智能技术应用协同创新中心资助项目()

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量6
参考文献量15
段落导航相关论文