基于SOM神经网和K-均值算法的图像分割

• 作者: 王万森 许海洋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: SOM网 K-均值算法 图像分割 聚类
• 年，卷（期）: 2005,（21）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 38-40,57
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.21.010

摘要

提出了一种基于SOM神经网络和K-均值的图像分割算法.SOM网络将多维数据映射到低维规则网格中,可以有效地用于大型数据的挖掘;而K-均值是一种动态聚类算法,适用于中小型数据的聚类.文中算法利用SOM网络将具有相似特征的象素S点映射到一个2-D神经网上,再根据神经元间的相似性,利用K-均值算法将神经元聚类.文中将该算法用于彩色图像的分割,并给出了经SOM神经网初聚类后,不同K值下神经元聚类对图像分割的结果及与单纯K-均值分割图像进行对比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万森	首都师范大学信息工程学院	75	938	17.0	26.0
2	许海洋	首都师范大学信息工程学院	4	118	4.0	4.0