Farbbildsegmentierung basierend auf dem Fuzzy-C-Means-Clustering-Algorithmus
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der digitalen Bildtechnologie ist die Bildsegmentierung zu einem der anspruchsvolleren Probleme im Bereich der Bildverarbeitung geworden. Da Pixel bei der Farbbildsegmentierung über mehrere Farbmerkmale verfügen, ist es für herkömmliche Bildsegmentierungsmethoden schwierig, Farbbilder effektiv zu verarbeiten. In diesem Artikel wird eine Methode zur Farbbildsegmentierung vorgeschlagen, die auf dem Fuzzy-C-Means-Clustering-Algorithmus basiert und die Farbinformationen des Bildes vollständig nutzen und die Genauigkeit der Bildsegmentierung verbessern kann.
Zunächst wird das Farbbild in den HSV-Farbraum konvertiert und der V-Kanal vorverarbeitet, um den Einfluss von Rauschen zu reduzieren. Anschließend werden die Pixel durch Berechnung des Farbunterschieds und des Grauwertgleichgewichts jedes Pixels in drei Kategorien unterteilt: dunkler Bereich, heller Bereich und Texturbereich. Verwenden Sie dann den Fuzzy-C-Means-Clustering-Algorithmus, um jedes Pixel zu gruppieren und die Bildsegmentierungsergebnisse zu erhalten.
Das Folgende ist der auf Matlab basierende Code:
% 读入彩色图像并转换为HSV颜色空间
image = imread('test.jpg');
hsv = rgb2hsv(image);
h