【摘 要】
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针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性
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针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率
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