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题名基于改进K-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法
被引量:1
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作者
金佳鑫
欧阳鑫玉
赵楠楠
张娟娟
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机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
国家金融安全及系统装备工程技术研究中心
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出处
《辽宁科技大学学报》
CAS
2014年第3期279-284,共6页
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文摘
针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域。将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础。
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关键词
彩色图像分割
K-均值聚类
纸币冠字号码
HSI色彩空间
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Keywords
color image segmentation
K-means clustering
banknotes numbers
HSI colour space
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分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
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