基于K-均值聚类算法的图像区域分割方法

• 作者: 李苏梅 韩国强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应K-均值聚类 图像区域分割 图像区域特征
• 年，卷（期）: 2008,（16）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 163-167
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.16.050

摘要

提出了一种自动确定聚类数目的K-均值聚类算法,并基于这种算法介绍了一种彩色图像区域分割方法.这种方法首先选择合适的彩色空间,抽取图像的像素点颜色、纹理及位置等特征,形成特征向量空间;然后,在此特征空间中,运用提出的方法进行聚类和图像区域分割;最后,抽取图像区域的特征.对提出的方法进行了详细的介绍,给出实验结果分析,并与相类似的方法进行了比较实验.实验结果表明.提出的图像区域分割方法具有分割速度快、效果好等特点,适合于基于图像区域检索系统,具有较强的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩国强	华南理工大学计算机科学与工程学院	101	934	14.0	26.0
2	李苏梅	广东外语外贸大学教育技术中心	8	69	3.0	8.0