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为解决传统K均值算法在RGB空间处理彩色图像分割时,出现分割精度低、色彩表现差、初始聚类中心位置和数目难以确定等一系列问题,提出一种基于Lab颜色空间的自适应K均值彩色图像分割方法。首先将图像由默认的RGB空间转换到色彩表现更符合人眼机制的Lab空间;其次引入DBI指数作为聚类是否进一步分裂的判别依据,与改进的最大最小距离方法相结合,获得全局初始聚类中心点;最后运行k均值算法,进行彩色图像分割。实验结果显示,改进算法的平均运行时间较传统算法快6.316s,误差概率下降18.712%。该方法不仅解决了