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基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割
引用本文:徐怡,李龙澍,李学俊.基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割[J].华东理工大学学报(自然科学版),2007,33(2):255-258.
作者姓名:徐怡  李龙澍  李学俊
作者单位:1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥,230039
2. 安徽大学计算机科学与技术学院
基金项目:国家自然科学基金 , 安徽省高校拔类人才基金 , 安徽省自然科学基金
摘    要:针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。

关 键 词:粗糙熵  K-均值聚类  图像分割
文章编号:1006-3080(2007)02-0255-04
收稿时间:2006-05-12
修稿时间:2006年5月12日

Image Segmentation Based on Rough Entropy and K-Means Clustering Algorithm
XU Yi,LI Long-shu,LI Xue-jun.Image Segmentation Based on Rough Entropy and K-Means Clustering Algorithm[J].Journal of East China University of Science and Technology,2007,33(2):255-258.
Authors:XU Yi  LI Long-shu  LI Xue-jun
Abstract:An image segmentation algorithm is based on "rough entropy" and its computational complexity is linear.But as a method of single threshold segmentation,it can not satisfy the need for multi-class segmentation of complex image.Therefore,K-means clustering algorithm is used to segment the(image) based on region firstly,And then the algorithm based on "rough entropy" is used to extract objects from the segmentation results,so as to achieve multi-threshold segmentation.The experimental results of remote sensing image segmentation demonstrate that the improved approach is valid.
Keywords:rough entropy  K-means clustering  image segmentation  
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