张　琦，陈金勇，帅　通

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081)



基于局部优先的彩色图像分割算法

张琦，陈金勇，帅通

(中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北 石家庄 050081)

针对彩色图像分割聚类算法效果不理想以及计算复杂度较高的问题，提出了一种有效的彩色图像分割算法。该算法只对小区域进行处理操作，大大降低了计算复杂度，而且大大提高了图像分割的质量。与此同时，定义了名为局部优先级的变量，同时考虑了小区域的亮度和其他详细信息，减少由于只考虑像素点的亮度信息导致不恰当划分的可能性。实验结果表明，在真实彩色图像的分割结果中，该算法具有较好的图像分割效果。

彩色图像分割；均值漂移；通勤时间嵌入；局部优先

0　引言

图像分割是计算机视觉领域的一个重要话题，它是一个把图像划分为几个非相交区域的过程，使得每个区域均匀且相关[1-2]。彩色图像比灰度图像包含更多的信息，因此彩色图像分割逐渐成为研究的重点，并且涌现出一系列的图像分割算法。例如，K-Means算法[3]和层次算法[4]可以在图像像素是凸形簇时获得较好的结果。谱聚类算法[5-6]不对簇的结构做强的假设，图像分割效果优于K-Means算法和层次算法。然而，谱聚类算法在执行中需要对图的拉普拉斯矩阵进行特征值分解，使得算法的时间复杂度、空间复杂度高达O(n3) 和O(n2)[7-8]。

近来来，研究学者采用采样技术降低谱聚类算法特征值分解的计算复杂度。……