【摘 要】
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图像分割是图像处理中一种重要的图像分析技术。对灰度图像的分割,处理图像的亮度分量又是图像分割的基本方法。图像分割方法对区域的目标检测和模式识别有重要的意义。K_mea
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图像分割是图像处理中一种重要的图像分析技术。对灰度图像的分割,处理图像的亮度分量又是图像分割的基本方法。图像分割方法对区域的目标检测和模式识别有重要的意义。K_means算法是基于元素距离中心点的大小作为相似性度量的聚类算法。该文通过参数统计直方图来预估中心点k值的个数,并根据直方图峰值的位置来确定聚类中心的位置。该方法的初始聚类中心值与实际中心值相差不多,因此,大大减少了迭代次数,计算量更少。结果表明,改进K_Means聚类算法提高了图像分割的效率,降低了K_means算法的时间复杂度和空间复杂度。
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