基于自组织神经网络的彩色图像自适应聚类分割

针对一般聚类分割算法对于色彩丰富、背景复杂的图像容易造成聚类重叠,引起像素错误分类的缺点,提出一种新的基于自组织特征映射神经网络的彩色图像分割方法.首先利用各像素的RGB 值作为输入样本对网络进行训练;然后根据竞争层特征映射点的密度分布图, 利用自组织映射分析的方法, 确定图像颜色的聚类数和聚类中心;最后利用距离竞争取胜的原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割.通过实例验证,该方法能够较好地完成彩色图像的自适应聚类分割, 处理效果良好.