基于层次聚类的多颜色空间融合分割方法

针对自然图像分割中,由于单一的颜色空间难以表示复杂多变的场景信息以及目标与背景的低对比度等产生的过分割和误分割问题,提出了选择RGB、XYZ和LUV这3个颜色空间的增强图像进行基于层次聚类的融合分割的新方法。对Berkeley分割图像库中的多幅图像进行了多组分割实验,并与Mean-shift等多种经典分割方法进行了定性和定量的比较,实验结果表明本文方法的结果更符合手工标记的真实分割结果,在解决过分割和误分割方面具有明显的优势。