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摘要：圖像的使用很廣泛，所以人們對它進(jìn)行了各種深入的探討與研究。常常僅對圖像里面某些區(qū)域感興趣。把這些區(qū)域稱為目標(biāo)或前景，通常在對應(yīng)區(qū)域中圖像特征明顯。為了辨識(shí)和分析目標(biāo)，因此有必要將這些相關(guān)的領(lǐng)域分離出來，本文提出了一種基于ISODATA算法的圖像分割新方法。該方法首先通過圖像的讀入,提取出圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)的紋理、位置等綜合特征,形成特征向量空間。運(yùn)用ISODATA算法手動(dòng)確定初始聚類中心,然后將樣本點(diǎn)分到各個(gè)聚類中心去，通過與樣本點(diǎn)離開聚類中心的平均距離的比對，決定合并合還是分裂，最終將圖像中的目標(biāo)從背景中分離出來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能較好的分割，并且分割速度快，然后才有可能進(jìn)一步的使用目標(biāo)，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。本文主要介紹了ISODATA算法的基本原理，對算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，并利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像分割。 關(guān)鍵詞：ISODATA算法;圖像分割;初始聚類中心;樣本點(diǎn);聚類中心
目錄 摘要 ABSTRACT 1 引言-1 2 圖像分割綜述-2 2.1 圖像分割研究背景與意義-2 2.2 圖像分割方法介紹-2 2.2.1 基于聚類的分割方法-2 2.2.2 基于閾值分割方法-4 2.2.3 邊緣檢測方法與活動(dòng)輪廓方法-5 2.2.4 區(qū)域生長與分水嶺法-6 2.3 MATLAB與圖像聚類分割-7 2.3.1 MATLAB概述-7 2.3.2 圖像聚類分割-9 3 基于ISODATA聚類算法的圖像分割-11 3.1 ISODATA算法描述-11 3.1.1 算法特點(diǎn)-11 3.1.2 算法思想-11 3.1.4 ISODATA聚類算法與相似算法比較-14 3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析-16 3.2.1 實(shí)驗(yàn)介紹-16 3.2.2 圖像示例實(shí)驗(yàn)-16 3.2.3 實(shí)驗(yàn)小結(jié)-19 4 總結(jié)與展望-21 致謝-22 參考文獻(xiàn)-23 |
