摘要
该文主要研究了灰度共生矩阵和模糊均值聚类两种图像分割方法,对于这两种方法分别提取了4种纹理特征描述符:角二阶矩、对比度、相关性和熵来进行图像分割。并结合两种方法得出一种改进的图像分割方法。分别用这两种方法和改进后的方法对lean图进行分割并对分割的结果进行比较分析,实验证明改进后的方法优于灰度共生矩阵法,且优于模糊聚类法中用对比度和熵进行图像分割的效果,提高了图像的分割精度。
该文主要研究了灰度共生矩阵和模糊均值聚类两种图像分割方法,对于这两种方法分别提取了4种纹理特征描述符:角二阶矩、对比度、相关性和熵来进行图像分割。并结合两种方法得出一种改进的图像分割方法。分别用这两种方法和改进后的方法对lean图进行分割并对分割的结果进行比较分析,实验证明改进后的方法优于灰度共生矩阵法,且优于模糊聚类法中用对比度和熵进行图像分割的效果,提高了图像的分割精度。
出处
《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》
2010年第3期63-66,共4页
Journal of Hangzhou Dianzi University:Natural Sciences
基金
浙江省自然科学基金资助项目(Y1090609)
关键词
灰度共生矩阵
模糊聚类
隶属函数
聚类中心
隶属矩阵
gray level co-occurrence matrix
fuzzy clustering
membership function
cluster center
membership matrix