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摘要:
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割.实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像分割 最优阈值化 K-均值算法 鲁棒性
年,卷(期) 2008,(29) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 191-192,203
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3834字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.29.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石跃祥 湘潭大学信息工程学院 84 645 14.0 22.0
2 莫浩澜 湘潭大学信息工程学院 5 37 4.0 5.0
3 刘盈盈 湘潭大学信息工程学院 2 25 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
最优阈值化
K-均值算法
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
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