层次聚类的多色空间融合分割：提升图像分割性能

本文主要探讨了一种基于层次聚类的多颜色空间融合分割方法，用于解决自然图像分割中常见的过分割和误分割问题。在传统单一颜色空间（如RGB）难以准确表达复杂场景和低对比度目标背景下，作者提出了一种创新策略，即通过结合RGB、XYZ和LUV这三个颜色空间，对图像进行增强处理，然后运用层次聚类算法进行融合分割。 层次聚类是一种数据挖掘技术，它将对象分组成层次结构，相似的对象被聚集在一起，从而形成一个有序的树形结构。在这个过程中，通过不断合并相似的簇，可以得到最终的分割结果。这种方法能够有效保留图像的全局信息，同时处理颜色空间之间的冗余和互补特性。 实验部分，作者利用Berkeley分割图像库进行了多组实验，将所提方法与Mean-shift等经典分割算法进行了对比分析。Mean-shift算法是一种基于密度的聚类算法，通过寻找高密度区域来实现分割。通过定性和定量的评估，结果显示本文方法能够提供更接近手工标记的真实分割结果，显示出在解决过分割和误分割问题上的优势。 论文的关键技术包括特征融合和颜色空间选择。特征融合是通过将不同颜色空间的分割结果合并，增强分割的鲁棒性和准确性。而多颜色空间的选择考虑了图像的多样性，使得分割方法能够适应各种复杂的场景。此外，图像增强是对原始图像进行预处理，提升颜色信息的表现，以便于后续的分割处理。 这篇文章引入了一种实用的图像分割策略，通过层次聚类和多颜色空间融合，提高了分割的性能，特别适合于那些颜色复杂、对比度较低的自然图像。这种方法不仅简化了分割步骤，还展示了在实际应用中的有效性，为图像分割领域的研究提供了新的视角和方法。