巡检图像的改进密度空间聚类分割算法

• 作者: 卢君妥 吴华 李志成 杨国田 柳长安
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 巡检图像 聚类 密度空间 简单线性迭代聚类(SLIC) 像素块 距离度量
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器学习、算法与系统仿真
• 页码范围: 473-476
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1112

摘要

采用一种改进密度空间聚类算法进行巡检图像分割，算法采用简单线性迭代聚类（SLIC）进行预处理，有效降低了内存消耗并提高了运行效率，同时有效改善了图像中目标边界作为背景来处理的问题；算法采用斜交空间距离作为距离度量，充分考虑变量间的相关性，改善了高维聚类不准确的问题。改进算法与 DB-SCAN 对比实验表明：改进算法的聚类结果能有效分离目标和背景，保持边缘完整和连续，运行效率与聚类准确性有很大的改善，可以对巡检图像进行更有效的分割。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳长安	华北电力大学控制与计算机工程学院	79	858	13.0	26.0
2	杨国田	华北电力大学控制与计算机工程学院	57	236	9.0	12.0
3	吴华	华北电力大学控制与计算机工程学院	21	280	6.0	16.0
4	卢君妥	华北电力大学控制与计算机工程学院	1	2	1.0	1.0
5	李志成		1	2	1.0	1.0