改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题,提出一种基于K-means聚类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法,首先,利用K-means聚类算法进行初始聚类分割,提取感兴趣的目标;然后,提出基于4-邻域相似度的改进分水岭算法,对K-means初始聚类图像应用改进分水岭算法分割目标区域.从100幅人骨医学图像提取人骨区域,实验结果表明所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题,且有效分割了图像目标.