一种基于密度峰和k-means算法的图像分割算法

摘要：

针对传统的k-means算法应用在图像分割时需要手动调试参数的缺点,提出了一种将密度峰算法 、最近邻插值算法和k-means聚类算法相结合的图像分割算法.用最近邻插值算法缩小原图像像素点,用密度峰算法提取图像的中心点,并将该中心点作为k-means的初始聚类中心,用k-means算法对原始图像进行图像分割.实验结果表明,改进算法拥有更强的自适应性和鲁棒性.

关键词：k-means算法、密度峰算法、图像分割

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61772150

在线出版日期：2018-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：385-388