Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割

• 作者: 于涛 任伟建 孙雪婷 杨迪 霍凤财
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 图像分割 颜色空间 马氏距离
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 148-154
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4235字
• 语种: 中文

摘要

为减弱经典k-means算法中RGB(Red Green Blue)空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服RGB空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab颜色空间的改进k-means聚类彩色图像分割方法.首先,将颜色空间从RGB转换为Lab空间,每个像素点都可以由L、a、b 3分量组合进行表示.其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的.通过实验证明该改进算法比经典k-means算法具有更好的分割效果和准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任伟建	东北石油大学电气信息工程学院	112	448	11.0	17.0
5	霍凤财	东北石油大学电气信息工程学院	51	201	7.0	13.0
9	杨迪	大庆油田有限责任公司第二采油厂规划设计研究所	6	5	1.0	2.0
10	孙雪婷	东北石油大学电气信息工程学院	1	4	1.0	1.0