一种基于各向异性扩散的图像分割算法研究

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｍａｇｅｉｎｃｌｕｄｉｎｇｌｏｗｃｏｎｔｒａｓｔ，ｕｎｃｌｅａｒｔｅｘｔｕｒｅ，ｌａｒｇｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｄａｔａｅｔｃｉｎｃｏａｌｍｉｎｅｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｓｏｆａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｆｕｓｉｏｎｏｎｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｅｄｇｅｉｎｉｍ— ａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｆｕｓｉｏｎｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆ－ｆｕｓｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｏｎｔｈｅｏｉｇｒｉｎａｌｉｍａｇｅ，ｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｎｏｉｓｅａｎｄｄｅｔｅｍｉｒｎｅｔｈｅｅｄｇｅａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｄｉｓｔｒｉｃｔ
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摘
要：针对煤矿井下图像对比度小、纹理不清晰和数据量大等问题，根据各向异性扩散在图像处理中具有良好
的边缘保持与增强的作用，提出一种基于各向异性扩散的图像分割算法．首先在图像分割前对原图像进行各向异性扩散运算，在消除原图像噪声的同时，更好地划分了图像的边缘和纹理区域；然后提取图像的纹理特性运用到聚
中图分类号：ＴＰ３９１．７２
文献标志码：Ａ
Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｕｓｉｏｎ
ＣＨＥＮＪｉｎｌｉｎ，ＬＩＵＸｉｅｊｉｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕａｉｎａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕａｉｎａｎ２３２０００，ＡｎｈｕｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ）
类算法中，从而对图像进行分割．实验证明：与未经扩散处理的分割算法相比，基于各向异性扩散的图像分割算法不仅改善了分割效果，而且提高了计算速度．
关键词：图像分割；各向异性扩散；模糊Ｃ一均值（ＦｕｚｚｙＣ — Ｍｅａｎ，ＦＣＭ）聚类；边缘保持；纹理特征
Ｖｏ１＿３３Ｎｏ．１
２０１３年１月
Ｊａｎ．２０１３
文章编号：１６７１ — １１１４（２０１３）Ｏ１ — ００３５ — ０３
一
种基于各向异性扩散的图像分割算法研究
陈金林，刘谢进
（淮南师范学院数学与计算科学系，安徽淮南２３２０００）
ｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｉｔｈｏｕｔｄｉｆｆｕｓｉｏｎ，ｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃｄｉｆｆｕｓｉｏｎｉｍｐｒｏｖｅｓ
第３３卷
第１期
源自文库
天津师范大学学报（自然科学版）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴｉａｎｊｉｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）