基于数据挖掘的图像特征分割技术

• 作者: 李凯勇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像特征分割 数据挖掘 图像去噪 图像处理 颜色特征 纹理特征提取
• 年，卷（期）: 2020,（15）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.15.014

摘要

针对当前图像特征分割技术分割复杂多样图像时存在精度较低的问题,引入数据挖掘理念,研究了一种新的图像特征分割技术.使用K-means聚类算法进行聚类处理,依次使用柔化处理、中值滤波处理和锐化处理后,实现图像去噪.通过分析预处理图像获得白色线剖面图,根据数据挖掘确定图像中的目标颜色R/B值和背景颜色R/B值,在灰度共生矩阵中获得描述参量,对比对比度、熵、相关性和能量,实现纹理特征提取,由此完成复杂多样图像的高精度分割.分别对模拟图像和遥感图像进行分割实验,与传统分割结果进行对比,从定性和定量两个角度验证基于数据挖掘的图像特征分割技术的有效性,结果表明,基于数据挖掘的图像特征分割技术能够获得更全面的图像信息和纹理细节,从而更加精准地分割出同质区域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯勇	青海民族大学物理与电子信息工程学院	14	16	3.0	3.0