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Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价
被引量:
2
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作者
余寒
刘汉湖
+1 位作者
曾敏
陈军
《河南科学》
2020年第3期370-375,共6页
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(Regiona...
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.
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关键词
图像分割
聚类算法
regional
merge
k-means
(
rmk
)
质量评价
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职称材料
题名
Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价
被引量:
2
1
作者
余寒
刘汉湖
曾敏
陈军
机构
成都理工大学地球科学学院
成都大学建筑与土木工程学院
出处
《河南科学》
2020年第3期370-375,共6页
文摘
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.
关键词
图像分割
聚类算法
regional
merge
k-means
(
rmk
)
质量评价
Keywords
image segmentation
clustering algorithm
regional
merge
k-means
(
rmk
)
quality evaluation
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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1
Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价
余寒
刘汉湖
曾敏
陈军
《河南科学》
2020
2
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