基于K-means聚类算法的图像分割方法比较及改进

• 作者: 伍伟丽 王爱莲 陈俊杰
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 图像分割 RGB颜色空间 YUV颜色空间 K-均值聚类 二维信息熵
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 372-375
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 语种: 中文

摘要

为了探讨K-means算法应用于图像分割时在不同颜色空间中的聚类效果,选用了不同分辨率的多对图像进行研究,分析了基于RGB和YUV颜色空间的分割结果,并提出一种新的混合模型,即在YUV聚类距离公式中引入图像的二维信息熵的差量,同时利用YUV颜色空间中的Y分量作为其灰度进行计算,实验结果表明,基于YUV颜色空间聚类的改进模型分割效果比单纯使用YUV颜色空间进行聚类更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	220	1728	20.0	30.0
2	王爱莲	太原理工大学计算机科学与技术学院	4	22	3.0	4.0
3	伍伟丽	美国达拉斯德州大学计算机学院	1	10	1.0	1.0