利用Fisher线性判别细化K-均值聚类算法的灰度图像分割

聚类是图像分割的一种通用方法,K-均值法聚类图像分割具有一定的自适应性,但结果易受聚类中心和几何形状的影响。本文引入Fisher线性判别对K-均值分割的结果进行不断的迭代改进。实验结果表明该方法可以提高分割的精度和准确度。