一种改进的K-means聚类服装图像分割算法

• 作者: 高樱萍 宋丹 王雅静 张轩宇
• 来源期刊: 湖南工程学院学报（自然科学版）
• 关键词: 图像分割 K-means算法 聚类数目 马氏距离
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-119X.2021.02.009

摘要

图像分割是图像处理中的重要环节,如何提高图像分割的准确度一直以来都是图像领域的研究重点及难点.K-means聚类算法作为经典聚类算法得到广泛应用,但是,k值的选取往往难以确定.针对这一问题,提出了一种改进的K-means算法.首先将输入的彩色图像转化为灰度图像,统计灰度直方图的峰值数,将其设定为聚类数k,然后对原图像的每个像素点进行聚类,实现分割.实验结果表明,与传统的K-means算法相比,该算法能够确定最佳的聚类数,并且分割效果好.