Regional Merge K-means图像分割算法及其质量评价

来源 :河南科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：y253119971

【摘要】

：

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

【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

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

图像分割聚类算法 REGIONAL MERGE K-means(RMK) 质量评价 image segmentationclustering algorith

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