优化加权核K-means 聚类初始中心点的SLIC算法

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 6次 | 上传用户：gongjinjie

【摘要】

：

超像素是近年来快速发展的一种图像预处理技术,被广泛应用于计算机视觉领域。简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)算法是其中的一种图像预处理技术框架,该算法根据像素的颜色和距离特征进行聚类来实现良好的分割结果。然而,SLIC算法尚存在一些问题。基于优化加权核K-means聚类初始中心点,提出一种新的SLIC算法(WKK-SLIC算法)。算法基

【作者】

：

杨艳许道云

【机构】

：

贵州大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

超像素超像素分割加权核K-means 密度初始中心点 superpixel superpixel segmentation weighted kern

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61262006, 61540050, 61762019),贵州大学研究生创新基金(2017080)

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