Image segmentation based on adaptive K-means algorithm
Image segmentation based on adaptive K-means algorithm
复制标题
基于自适应K-means算法的图像分割
DOI：
10.1186/s13640-018-0309-3
复制
发表时间：
2018-08
影响因子：
2.4
通讯作者：
Yin Qian
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zheng Xin;Lei Qinyi;Yao Run;Gong Yifei;Yin Qian
图像分割是图像识别和计算机视觉中重要的预处理操作。本文提出了一种自适应k均值图像分割方法，该方法操作简单，分割结果准确，避免了k值的交互输入。该方法首先将图像的色彩空间转换为LAB色彩空间。并将亮度分量的值设置为特定值，以减小光对图像分割的影响。然后，利用阈值设置后的k值与连通域数的等价关系对图像进行自适应分割；经过形态学处理、最大连通域提取以及与原始图像的匹配，得到最终的分割结果。实验证明，本文提出的方法不仅简单，而且准确有效。
Image segmentation is an important preprocessing operation in image recognition and computer vision. This paper proposes an adaptiveK-means image segmentation method, which generates accurate segmentation results with simple operation and avoids the interactive input ofKvalue. This method transforms the color space of images into LAB color space firstly. And the value of luminance components is set to a particular value, in order to reduce the effect of light on image segmentation. Then, the equivalent relation betweenKvalues and the number of connected domains after setting threshold is used to segment the image adaptively. After morphological processing, maximum connected domain extraction and matching with the original image, the final segmentation results are obtained. Experiments proof that the method proposed in this paper is not only simple but also accurate and effective.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1002/9781119681328.ch4
发表时间：
2020-07
期刊：
Role of Edge Analytics in Sustainable Smart City Development
影响因子：
--
作者：
M. Muthumari;D. Diana;C. Bhuvaneswari
通讯作者：
M. Muthumari;D. Diana;C. Bhuvaneswari
影响因子：
8.8
作者：
Capo, Marco;Perez, Aritz;Lozano, Jose A.
通讯作者：
Lozano, Jose A.
影响因子：
56.9
作者：
K. Vehkalahti;B. Everitt
通讯作者：
K. Vehkalahti;B. Everitt
DOI：
--
发表时间：
2010-05
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Salem Saleh Al-amri;N. Kalyankar;D. KhamitkarS.
通讯作者：
Salem Saleh Al-amri;N. Kalyankar;D. KhamitkarS.
DOI：
10.1007/978-3-642-12541-6_9
发表时间：
2011-01-01
期刊：
CONCISE GUIDE TO MARKET RESEARCH: THE PROCESS, DATA, AND METHODS USING IBM SPSS STATISTICS
影响因子：
--
作者：
Mooi, Erik;Sarstedt, Marko
通讯作者：
Sarstedt, Marko