【摘 要】
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自密度峰值聚类算法在2014年被提出以来,已经广泛应用在数据挖掘领域.针对聚类算法进行图像分割时,存在聚类数目稳定性问题和抗噪声性问题,本文在密度峰值聚类的基础上,引入菱形邻域信息和图像二维熵信息,充分利用图像的位置信息,进行单目标图像分割,使算法的抗噪性能增强和聚类数目更加稳定.实验结果验证了改进后的算法,在含有高斯噪声的图像和真实的图像的仿真上,具有较好的分割性能和抗噪性能.
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自密度峰值聚类算法在2014年被提出以来,已经广泛应用在数据挖掘领域.针对聚类算法进行图像分割时,存在聚类数目稳定性问题和抗噪声性问题,本文在密度峰值聚类的基础上,引入菱形邻域信息和图像二维熵信息,充分利用图像的位置信息,进行单目标图像分割,使算法的抗噪性能增强和聚类数目更加稳定.实验结果验证了改进后的算法,在含有高斯噪声的图像和真实的图像的仿真上,具有较好的分割性能和抗噪性能.
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