基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法

文档摘要：针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM).先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域.每个超像素区域被视为一个独立的聚类单元.随后,将模糊C均值聚类(FCM)算法应用于超像素的归属关系计算中,即引入隶属度值,允许超像素归属于多个聚类中心,并通过权衡归属度值来实现模糊聚类.实验结果表明,相对于其他算法,本文方法在保持良好实时性的同时,实现了较好的分割效果,有效平衡了算法复杂度与分割效果之间的关系.

Abstract：Aimingatthecurrentproblemsoflowefficiencyandhighcomplexityinthecolordifferencedetectionprocessofcolorprints,aprintimagesegmentationmethod(SFFCM)basedonfastfuzzyclusteringofsuper-pixelsisproposed.Asimplelineariterativeclustering(SLIC)algorithmisfirstusedtosegmenttheimageintocloselyneighboringsuper-pixelregions.Eachsuper-pixelregionisconsideredasanindependentclusteringunit.Subsequently,thefuzzyC-meanclustering(FCM)algorithmisappliedtothecomputationoftheattributionrelationshipofthesuperpixels,i.e.,thevalueofaffiliationisintroducedtoallowthesuper-pixelstobelongtomorethanoneclusteringcentersandfuzzyclusteringisachievedbyweighingthevaluesofaffiliation.Theexperimentalresultsshowthatcomparedwithotheralgorithms,themethodachievesbettersegmentationeffectwhilemaintaininggoodreal-timeperformance,effectivelybalancingtherelationshipbetweenalgorithmcomplexityandsegmentationeffect.

作者：彭来湖   张晓蓉   李建强   胡旭东 Author：PENGLaihu   ZHANGXiaorong   LIJianqiang   HUXudong
作者单位：浙江理工大学机械工程学院浙江杭州310018;浙江理工大学龙港研究院浙江温州325000浙江理工大学机械工程学院浙江杭州310018浙江理工大学龙港研究院浙江温州325000
刊名：包装学报
Journal：PackagingJournal
年，卷(期)：2024, 16(3)
分类号：TB484TP317.4
关键词：印刷品  图像分割  简单线性迭代聚类算法  模糊C均值聚类  超像素  
Keywords：printedmaterial  imagesegmentation  simplelineariterativeclustering  fuzzyC-meansclustering  super-pixel  
机标分类号：TP391.41TN911.73TS801.8
在线出版日期：2024年6月26日
基金项目：浙江省科技厅重点研发计划基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法[
期刊论文]  包装学报--2024, 16(3)彭来湖  张晓蓉  李建强  胡旭东针对当前彩色印刷品色差检测过程中效率低、复杂性高等问题,提出了一种基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法(SFFCM).先用简单线性迭代聚类(SLIC)算法将图像分割为紧密相邻的超像素区域.每个超像素区域被视为一个...参考文献和引证文献
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关键词：印刷品,图像分割,简单线性迭代聚类算法,模糊C均值聚类,超像素,

2024-10-4 00:35 上传 基于超像素快速模糊聚类的印刷品图像分割方法.pdf

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