一种改进的K-means聚类彩色图像分割方法

• 作者: 刘小丹 牛少敏
• 来源期刊: 湘潭大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: K-means聚类 彩色图像分割 蚁群算法 分水岭算法
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程与电子工程
• 页码范围: 90-93
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3539字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5900.2012.02.019

摘要

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘小丹	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	49	284	8.0	13.0
2	牛少敏	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	2	25	1.0	2.0