多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割

提出一种多分类器融合的快速高维特征聚类图像分割方法,将图像高维特征数据的分类分解为基于灰度(颜色)特征的最佳模糊分类以及基于空域约束的统计分类等多个低维特征数据的分类。通过多分类器融合的方法将不同分类器得到的分类结果进行优化整合,得到最后的分类结果。实验证明:与其它图像分类算法相比,该方法拥有更好的分割性能并大大提高了计算速度,最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。