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基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用
被引量：
11
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作者
刘盈盈
石跃祥
莫浩澜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第29期191-192,203,共3页
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图...
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。
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关键词
图像分割
最优阈值化
K-均值算法
鲁棒性
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职称材料
题名
基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用
被引量：
11
1
作者
刘盈盈
石跃祥
莫浩澜
机构
湘潭大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第29期191-192,203,共3页
基金
博士科研启动项目(No.06QDZ23)
交叉项目(No.06IND12)
文摘
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。
关键词
图像分割
最优阈值化
K-均值算法
鲁棒性
Keywords
image
segmentatiun
oplimal
threshold
K_mean
clustering
algorithm
robustness
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用
刘盈盈
石跃祥
莫浩澜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
11
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