结合支持向量机与C均值聚类的图像分割

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针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题,提出一种根据图像特征使用C均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域,对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域,然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值,使用C均值聚类算法对平滑区域分类,将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果,同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练,所产生的分类器可以应用于所有该类图像,因此可以很容易应用到体数
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