基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测

• 作者: 贺月姣 赵凤娇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 边缘检测 暗原色先验 图像分析 K-means
• 年，卷（期）: 2015,（18）
• 所属期刊栏目: 航空航天航海技术
• 页码范围: 89-91
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文

摘要

边缘检测被广泛用于图像分析与处理中,由于水的吸收和散射效应,传统的边缘检测算法对于水下图像得不到较好的效果.在此应用一种新的方法来得到较准确的水下图像边缘,首先,将原始图像使用暗原色先验算法进行处理得到较清晰的水下图像;然后,使用梯度幅值边缘检测算法检测出初始边缘,在初始边缘上检测出端点,使用改进的K-means聚类算法对端点进行分类,从而确定背景和目标灰度值接近的区域作为窗口;最后,在窗口内使用梯度幅值检测边缘,通过多个窗口的并集得到最终边缘.实验结果表明,边缘检测效果得到明显的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵凤娇	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0
2	贺月姣	中国海洋大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0