基于改进分水岭算法的粘连物体图像分割
Image Segmentation about the Touched Object Based on Improved Method of Watershed Algorithm

作者: 张 硕 * , 杨耀权 , 苗春艳 , 韩生晖 :华北电力大学自动化学院,保定;

关键词: 分水岭算法过分割粘连物体模糊C均值聚类Watershed Algorithm Over-Segmentation The Touched Object Fuzzy C-Means Clustering

摘要: 本文分析了分水岭算法应用在图像分割时存在的缺陷:对噪声和微弱边缘过于敏感;对其容易造成图像过分割(即生成多余的区域)的特点进行改善,进而提出了改进的分水岭算法。该算法首先使用传统分水岭算法原理对粘连物体图像进行粗略分割,然后通过模糊C均值聚类算法对过分割的图像进行聚类合并,完成精细分割。本文的实验结果证明:本方法不仅对粘连物体图像进行了有效地分割,而且克服了分水岭算法的过分割问题。

Abstract: In this paper, the drawback of the watershed algorithm applied to image segmentation is analyzed. It is too sensitive to the noise and the weak edge. To improve the problem that the algorithm is easy to produce over-segmenta- tion results, i.e., generating excess area, an improved watershed algorithm was proposed. Firstly, traditional watershed algorithm was used to segment the touched object roughly. Then, the fuzzy C-means clustering algorithm was used for merging cluster to the over-segmentation image, completing the fine segmentation. Experimental results show that it not only completes image segmentation about the touched object, but also improves the over-segmentation of the watershed algorithm effectively.

文章引用: 张 硕 , 杨耀权 , 苗春艳 , 韩生晖 (2013) 基于改进分水岭算法的粘连物体图像分割。 图像与信号处理, 2, 33-36. doi: 10.12677/JISP.2013.23005

参考文献

[1] 吴定允, 张利红. 改进分水岭算法在医学图像分割中的应用[J]. 视频应用与工程, 2011, 35(5): 106-108.

[2] 林道庆, 高智勇, 陈心浩. 基于改进分水岭算法和Canny算子的医学图像分割[J]. 中南民族大学学报, 2007, 26(3): 62-66.

[3] 刁智华, 赵春江, 郭新宇等. 分水岭算法的改进方法研究[J]. 计算机工程, 2010, 36(17): 4-6.

[4] 曾容周, 伏云昌, 童耀南. 一种改进的分水岭分割的研究[J]. 光电子技术, 2007, 27(1): 23-26.

[5] 李春月, 李峰, 曹鹏, 吕回. 基于分水岭变换和FCM的图像分割[J]. 计算机工程与科学, 2009, 31(12): 56-57.

[6] 丛培盛, 孙建忠. 分水岭算法分割显微图像中重叠细胞[J]. 中国图象图形学报, 2006, 11(12): 1781-1783.

[7] 王彦敏, 林小竹, 杜天苍. 基于watershed变换的粘连物体的分割和计数方法[A]. 第十二届全国图象图形学学术会议[C].

[8] 魏光杏, 吴锡生. 克服分水岭算法过分割的方法[J]. 江南大学学报(自然科学版), 2008, 7(1): 38-41.

[9] L. Patino. Fuzzy relations applied to minimize over segmentation in watershed algorithms. Pattern Recognition Letters, 2005, 26(6): 819-828.

[10] 李旭超, 刘海宽, 王飞, 白春艳. 图像分割中的模糊聚类方法[J]. 中国图象图形学报, 2012, 17(4): 447-458.

[11] 贲志伟, 赵勋杰. 基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域[J]. 计算机工程与设计, 2010, 31(18): 4082-4084.

[12] C. G. Looney. Fuzzy connectivity clustering with radial basis kernel functions. Fuzzy Sets and Systems, 2009, 160(13): 1868- 1885.

[13] 韩翠英, 孔娟. 关于图像分割算法的优化仿真研究[J]. 计算机仿真, 2011, 28(6): 262-265.

[14] 杨洪薇, 肖志涛, 翁秀梅. 基于分水岭和模糊C均值聚类的图像分割方法[J]. 天津工业大学学报, 2008, 27(1): 53-55.

分享
Top