基于改进K均值的图像分割算法

作者：蒋大宇

来源：哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2013, (05): 575-578.

DOI：10.19492/j.cnki.1672-0946.2013.05.016

• 图像分割
• 模式识别
• 图像分析
• K均值
• 并行二分 image segmentation
• pattern recognition
• image analysis
• K-means
• parallel bisecting

图像分割在模式识别过程中占有重要地位,如何对图像中感兴趣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.K均值算法在图像分割中具有快速、分割效果好等特点,但其聚类结果易受到初值的影响并且K值的选取也限制了该方法的应用.在基于K均值聚类的基础上,将并行二分的思想引入算法中,并在图像分割中得以应用.通过实验证实,提出的方法在保证图像分割效果的基础上,耗时大大减小.

• 出版日期2013
• 单位哈尔滨工程大学