【摘 要】
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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M
【机 构】
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广东外语外贸大学教育技术中心,广东外语外贸大学信息科学技术学院,华南理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助(7300450)
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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。
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