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为了解决传统K-means聚类算法对舌图像中舌苔舌质分离效果不稳定的问题,提出了一种优化K-means聚类的舌苔舌质分离模型。模型综合RGB,HSV,L~*a~*b~* 3种颜色空间的特性,将单通道舌图像像素作为聚类样本集合,以一定的规则从集合中选取2个舌图像通道的像素作为聚类样本,并利用单通道舌图像分布直方图的峰值确定初始聚类中心点,最后通过聚类实现舌苔舌质分离。实验结果表明,选择用双通道舌图像作为聚类样本比用三通道或者单通道舌图像聚类效果更优,且提出的初始聚类中心点的确定方法相比于传统K-mea