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基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究
基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究
来源 :计算机光盘软件与应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户:hzbhwh
【摘 要】
:
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。
【作 者】
:
姚丽君
赵磊
【机 构】
:
衡阳师范学院
【出 处】
:
计算机光盘软件与应用
【发表日期】
:
2014年20期
【关键词】
:
K-MEANS聚类
图像分割
欧几里得距离
【基金项目】
:
衡阳师范学院科学基金项目(项目编号:12A20)
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图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。
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