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作者：张梅;王杰;
单位：中国人民警察大学移民管理学院;中国人民警察大学研究生院;
摘要：针对出入境证件上的传统水印分割问题，本研究提出了一种基于超像素分割的模糊C-均值聚类的水印分割方法。首先，超像素分割算法将水印图像划分为多个具有相似特征的小区域，大幅降低了后续处理的数据量，同时有效保留了图像的结构与细节信息，为模糊C-均值聚类提供了更具代表性的样本。然后，模糊C-均值聚类算法充分发挥其处理数据模糊性的优势，对超像素块进行聚类分析，准确地将水印区域从背景中分离出来。实验结果表明，该方法在复杂背景下，依然能有效地提取出清晰的水印区域，从而在出入境证件传统水印分割领域展现出实用性和有效性。这对于传统水印图像的处理具有重要意义，为后续水印的识别、保护与分析提供了强有力的支持。
关键词：传统水印;;图像分割;;模糊C-均值聚类;;超像素分割
基金资助：中国人民警察大学2025年研究生教育教学改革研究重点项目——OBE理念下AI赋能《证件安全技术》研究生课程教学改革与实践探索研究(No.YJG25005)
