摘要
粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,该文结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图象分割的方法。将原图象按等价关系进行划分,基于属性约简的概念对不同区域按照不可分辨关系分类。分割结果表明,该文方法是一种有效的图象分割方法,具有良好的鲁棒性。
Rough set theory is a new mathematical tool to deal with problems on vagueness and uncertainty.This paper presents an image segmentation method based on Rough set theory and K-means clustering.The experimental results indicates that the method can improve veracity and stability of image segmentation.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第29期17-18,22,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
高等学校博士点专项科研基金(编号:20020699014)
关键词
粗糙集
K-均值聚类
图象分割
Rough Set,K-means clustering,image segmentation