10.3778/j.issn.1673-9418.1409012
基于k中心点聚类的图像二值化方法
在机器视觉和模式识别的研究中,将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。提出了一种基于k中心点聚类算法的图像二值化方法(image binarization k-medoids-based clus-tering,IBkMC)。该方法使用基于距离的平方和误差作为聚类质量度量,根据图像二值化的领域知识将k的值取为2,自然地将图像分为前景类和背景类两类。实验结果证明,针对复杂环境下的自然图像,该方法在效果和效率上优于OSTU(最大类间方差)阈值化方法。
图像二值化、k中心点聚类、阈值
TP317.4(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61363037
2015-02-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
234-241