一种基于Mean-Shift聚类算法的图像区域分割方法

提出一种基于均值平移(Mean-Shift)聚类算法的图像区域分割方法。该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素点抽取颜色、纹理及空间位置等特征,形成特征空间;然后,利用Mean-Shift聚类算法,在像素点特征空间中进行聚类,利用提出的方法,确定最佳窗口半径参数,进而确定聚类簇数、聚类中心等参数,将像素初步划归不同的组,并利用相邻像素之间的连接原理对图像区域进一步分割。分割方法提供了丰富的区域描述特征。实验结果表明这种方法具有图像分割速度快,分割效果好等特点。