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如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。
基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用
【摘 要】
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如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。实验结果表明该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年29期
【基金项目】
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博士科研启动项目（No.06QDZ23）,交叉项目（No.061ND12）.
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