10.3969/j.issn.1004-3918.2020.03.005
Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价
K值是基于K-means聚类算法进行图像分割效果的关键因素,为了解决K值过小,图像分割不明显,K值过大,图像分割信息过于碎片化的问题,提出一种Regional Merge K-means(RMK)算法.首先对图像运用K-means算法进行聚类,然后运用区域合并(Regional Merge)优化图像分割效果,最后利用不同图像进行图像分割试验,并选用不同的质量评价指标对试验结果进行评价.结果表明,该算法能显著优化图像分割效果.
图像分割、聚类算法、RegionalMergeK-means(RMK)、质量评价
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TP751.1(遥感技术)
2020-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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