基于减法聚类和K均值聚类的彩色图像分割算法 |
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作者姓名: | 汪彦 何建新 |
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作者单位: | 湖南城市学院信息科学与工程学院 |
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基金项目: | 湖南省教育厅科研项目(12C0572);湖南省科技厅科研项目(2012SK3115) |
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摘 要: | 传统图像分割方法大都存在分割速度低下、过度分割等缺点.针对上述问题,提出一种新的彩色图像区域分割算法.这种方法首先将图像转化至L*a*b*空间,并划分为子块,抽取图像子块的颜色、纹理和位置特征组成子块的特征向量,然后运用减法聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后利用改进的K均值算法在像素点特征空间进行聚类,进而分割图像成区域.实验结果表明这种新方法具有分割效率高、分割效果理想等优点.
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关 键 词: | 特征向量 图像区域分割 减法聚类 K均值算法 |
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