基于K-均值聚类算法的图像区域分割方法

被引：23

作者：

李苏梅 ^{[1
]}

韩国强 ^{[2
]}

机构：

[1] 广东外语外贸大学教育技术中心

[2] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 16期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

自适应K-均值聚类; 图像区域分割; 图像区域特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出了一种自动确定聚类数目的K-均值聚类算法,并基于这种算法介绍了一种彩色图像区域分割方法。这种方法首先选择合适的彩色空间,抽取图像的像素点颜色、纹理及位置等特征,形成特征向量空间;然后,在此特征空间中,运用提出的方法进行聚类和图像区域分割;最后,抽取图像区域的特征。对提出的方法进行了详细的介绍,给出实验结果分析,并与相类似的方法进行了比较实验。实验结果表明,提出的图像区域分割方法具有分割速度快、效果好等特点,适合于基于图像区域检索系统,具有较强的实用价值。

引用

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