| K均值聚类算法在海上目标识别中的应用 |
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| 引用本文： | 华志励,刘军礼,刘波.K均值聚类算法在海上目标识别中的应用[J].山东科学,2012,25(6):79-81. |
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| 作者姓名： | 华志励 刘军礼 刘波 |
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| 作者单位： | 山东省海洋环境监测技术重点实验室，山东省科学院海洋仪器仪表研究所，山东青岛 266001 |
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| 摘 要： | 针对传统图像分割方法存在的弊端，本文采用K均值聚类方法对海上复杂背景下的目标识别进行研究。实验结果表明，采用该方法能够有效地进行复杂背景下海上目标的提取，并且保留目标的细节信息。
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| 关 键 词： | 数字图像处理 目标识别 图像分割 K均值聚类 |
| 收稿时间： | 2012-09-01 |
Application of K-means clustering algorithm in the recognition of maritime targets |
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| HUA Zhi-li,LIU Jun-li,LIU Bo.Application of K-means clustering algorithm in the recognition of maritime targets[J].Shandong Science,2012,25(6):79-81. |
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| Authors: | HUA Zhi-li LIU Jun-li LIU Bo |
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| Institution: | Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Environmental Monitoring Technology, Institute of;
Oceanographic Instrumentation, Shandong Academy of Sciences, Qingdao 266001, China |
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| Abstract: | We employ K-means clustering method to recognize a target in complex ocean scenario in view of the negatives of the traditional image segmentation approaches. Experimental results show that the K-means clustering approach can effectively extract sea targets in complex ocean scenario and keep the detailed information of a target. |
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| Keywords: | digital image processing target recognition image segmentation K-means clustering |
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