一种基于密度峰值聚类的图像分割算法

• 作者: 庞宇 朱荽 杨雯璟 许彦辉 赵军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 密度峰值聚类 CIE Lab颜色空间 局部密度 截断距离 相对距离 信息熵
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 274-278,285
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3416字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0053565

摘要

聚类作为一种有效的图像分割方法,被广泛地应用于计算机视觉领域.相较于其他聚类方法,密度峰值聚类(DPC)具有参数少且能有效识别非球形聚类的特点.基于此,引入信息论中的不确定性度量熵,提出一种改进的DPC图像分割算法.将图像像素点的颜色空间CIE Lab值作为特征数据,通过计算信息熵求得自适应截断距离以取代经验取值,建立相应的决策图并确定聚类中心总数,归类非聚类中心点,剔除噪声点从而完成图像分割.在Berkeley数据集上的实验结果表明,该算法能较好地实现彩色图像的分割,其平均分割时间和PRI指标分别为14.658 s和0.721.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵军	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	29	595	12.0	24.0
2	庞宇	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	101	290	8.0	13.0
3	朱荽	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	1	1.0	1.0
4	杨雯璟	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	1	1.0	1.0
5	许彦辉	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	1	1.0	1.0