【摘 要】
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利用图像测量织物颜色的首要工作是识别出适合测色的区域,针对均值聚类算法(k-means)在聚类中心和类别数选取中存在的缺点,提出了改进的聚类算法.将RGB色泽分布中局部极大点
【机 构】
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华侨大学机电与自动化学院,集美大学机械与能源工程学院
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利用图像测量织物颜色的首要工作是识别出适合测色的区域,针对均值聚类算法(k-means)在聚类中心和类别数选取中存在的缺点,提出了改进的聚类算法.将RGB色泽分布中局部极大点位置作为聚类中心、以分类优度为标准确定最优分类,通过颜色聚类中心和类别数的判定,实现了不同物理形态织物图像的颜色聚类.实验表明,用改进的k-means算法处理后的颜色更均匀,更相似于理想图像,因此更适合测色.
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