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在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。
自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究
【摘 要】
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在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。
【机 构】
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湖北汽车工业学院机械工程学院,上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室
【出 处】
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制造技术与机床
【发表日期】
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2020年05期
【基金项目】
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工信部“高档数控机床与基础制造装备”项目(2018ZX04027001),教育部人文社科项目(20YJCZH150),湖北省教育厅科学技术项目(Q20181801),汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室基金(ZDK1201703),湖北汽车工业学院博士基金(BK201905)
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