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摘要:
基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础.应用K均值聚类算法对图像进行分析,分析了图像的空间、色彩以及纹理特征对聚类效果的影响,针对K均值算法的存在的过分割问题提出了一种修正方法,先基于空间、颜色和纹理特征分割图像,再基于色彩及纹理特征进行合并,解决了K均值聚类产生的过分割问题,并在区域合并时引入修正函数,抑制了图像中因场景明暗变化而产生的斑点.实验结果表明提出的聚类算法对图像分割效果有明显提高.
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文献信息
篇名 基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 综合特征 K均值聚类 图像分割 图像合并
年,卷(期) 2010,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 127-130
页数 分类号 TP3
字数 3849字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.08.038
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 赵勋杰 苏州大学物理科学与技术学院 40 576 12.0 22.0
2 王易偱 苏州大学物理科学与技术学院 1 54 1.0 1.0
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
综合特征
K均值聚类
图像分割
图像合并
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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