Region growing image segmentation based on human visual model
基于人类视觉模型的区域生长图像分割

在人类视觉阈值选择模型基础上，结合C均值聚类思想，提出一种基于人类视觉模型的区域生长图像分割算法。根据人类视觉模型选取初始种子，并自适应调整区域生长的相似性准则，既从全局考虑了种子的生长对误差平方和的影响，又从局部考虑了像素的邻域相似度信息，实现了类似于边缘的限制效果。实验表明，即使在复杂背景下，该方法依然能得到接近人眼视觉特性的分割效果，且具有较高的执行效率。