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题名基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测
被引量:4
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作者
赵凤娇
贺月姣
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机构
中国海洋大学信息科学与工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第18期89-91,共3页
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文摘
边缘检测被广泛用于图像分析与处理中,由于水的吸收和散射效应,传统的边缘检测算法对于水下图像得不到较好的效果。在此应用一种新的方法来得到较准确的水下图像边缘,首先,将原始图像使用暗原色先验算法进行处理得到较清晰的水下图像;然后,使用梯度幅值边缘检测算法检测出初始边缘,在初始边缘上检测出端点,使用改进的K-means聚类算法对端点进行分类,从而确定背景和目标灰度值接近的区域作为窗口;最后,在窗口内使用梯度幅值检测边缘,通过多个窗口的并集得到最终边缘。实验结果表明,边缘检测效果得到明显的改善。
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关键词
边缘检测
暗原色先验
图像分析
K-MEANS
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Keywords
edge detection
dark primary colour prior
image analysis
K-menas
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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