【摘 要】
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基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。应用K均值聚类算法对图像进行分析,分析了图像的空间、色彩以及纹理特征对聚类效果的影响,针对K均值算法的存在的过分割问题提出了一种修正方法,先基于空间、颜色和纹理特征分割图像,再基于色彩及纹理特征进行合并,解决了K均值聚类产生的过分割问题,并在区域合并时引入修正函数,抑制了图像中因场景明暗变化而产生的斑点。实验结果表明提出的聚类算
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金（BK2009116）.
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基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。应用K均值聚类算法对图像进行分析,分析了图像的空间、色彩以及纹理特征对聚类效果的影响,针对K均值算法的存在的过分割问题提出了一种修正方法,先基于空间、颜色和纹理特征分割图像,再基于色彩及纹理特征进行合并,解决了K均值聚类产生的过分割问题,并在区域合并时引入修正函数,抑制了图像中因场景明暗变化而产生的斑点。实验结果表明提出的聚类算法对图像分割效果有明显提高。
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