10.3969/j.issn.1673-808X.2018.05.009
一种基于密度峰和k-means算法的图像分割算法
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.
k-means算法、密度峰算法、图像分割
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61772150
2018-12-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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385-388