基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法

王勋; 李廷会; 潘骁; 田宇

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.008

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (04) : 68 -73. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.008

基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法

王勋, 李廷会, 潘骁, 田宇

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚类算法把背景与前景颜色差别较小的原木样本图像分割成2类,其次利用准则函数找出前景分割结果,最后把该结果作为Otsu算法的输入,对原木样本图像进行再次分割。实验结果表明,本文研究的算法比单独使用模糊C均值聚类算法、Otsu和同类算法有较好的分割效果和较高的分割准确率,边缘信息保留较好,平均分割准确率提高2个百分点。