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基于模糊C均值聚类和空间信息的多尺度纹理图像分割方法
成果概况
成果年份: 2015 成果类别: 应用技术 课题来源: 自选课题
起止时间: 2007.01 至2008.01 研究形式: 独立研究 所处阶段: 初期阶段
成果属性: 原始性创新 体现形式: 新技术      
成果简介
     本发明公开了一种基于模糊C均值FCM聚类和空间信息的多尺度纹理图像分割方法,主要解决图像分割质量差的问题。其实现过程为:输入待分割纹理图像并对其进行二维离散小波变换,计算每个小波系数对应的特征向量;对小波变换的最粗尺度分割;计算最粗尺度各系数对应的空间坐标因子,将其加入到传统FCM聚类算法的目标函数中,得到该尺度的分割结果类标图和标记场;采用自适应尺度确定的多尺度分割方法得到下一尺度的分割结果类标图,直至得到的分割结果类标图是最细尺度处的;将最细尺度的分割结果作为最终分割结果输出。本发明具有分割边缘准确和分割区域一致性好的优点,可用于对纹理图像,以及包含纹理信息的SAR图像、遥感图像和医学图像的分割。
应用前景
主要应用行业: 信息传输、软件和信息技术服务业 知识产权形式: 专利
应用状态: 产业化应用 拟转化方式:
单位概况
完成单位: 西安电子科技大学
单位地址: 陕西省西安市雁塔区太白南路2号
单位电话: 029-88202212;88202856 单位网址: http://www.xidian.edu.cn      
联系方式
联系人: 侯彪 联系人电话: 029-88202301 联系人Email: