【摘 要】
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针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚
【机 构】
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广西师范大学电子工程学院,广西生态工程职业技术学院汽车与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(21327007);广西师范大学青年基金(2017QN002);高新企业技术发展(20170113-1)
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针对背景与前景颜色差别较小的原木图像分割效果不理想的情况,本文给出了模糊C均值聚类与Otsu相结合的图像分割方法。该方法首先以标准原木数据库为样本,之后使用模糊C均值聚类算法把背景与前景颜色差别较小的原木样本图像分割成2类,其次利用准则函数找出前景分割结果,最后把该结果作为Otsu算法的输入,对原木样本图像进行再次分割。实验结果表明,本文研究的算法比单独使用模糊C均值聚类算法、Otsu和同类算法有较好的分割效果和较高的分割准确率,边缘信息保留较好,平均分割准确率提高2个百分点。
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