巖心顆粒彩色圖像的多維特征KFCM聚類分割算法
關(guān)鍵詞：巖心顆粒 彩色圖像分割 gabor紋理特征 核模糊c均值聚類算法 多維特征
摘要：巖心顆粒的彩色圖像包含的信息具有復(fù)雜性和多樣性,除了人眼視覺系統(tǒng)容易感知的顏色與空間形狀特征之外,還隱含著更深層次的紋理特征信息。提出一種多維特征核模糊C均值(Kernel Fuzzy C-Means,KFCM)聚類分割算法:首先使用Gabor濾波器組在頻域的不同尺度和方向上對(duì)巖心顆粒彩色圖像進(jìn)行卷積濾波處理,并將Gabor濾波結(jié)果作為頻譜的局部紋理特征;然后將紋理特征、顏色特征以及圖像像素點(diǎn)空間位置信息合并到核模糊C均值聚類算法中,從而實(shí)現(xiàn)巖心顆粒彩色圖像的分割。結(jié)果表明:與其他算法的分割結(jié)果相比,多維特征KFCM聚類分割算法能更準(zhǔn)確地識(shí)別不同類型的巖心顆粒的彩色圖像,獲得了良好的分割結(jié)果。
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