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针对传统的k-means算法应用在图像分割时需要手动调试参数的缺点,提出了一种将密度峰算法、最近邻插值算法和k-means聚类算法相结合的图像分割算法。用最近邻插值算法缩小原图像像素点,用密度峰算法提取图像的中心点,并将该中心点作为k-means的初始聚类中心,用k-means算法对原始图像进行图像分割。实验结果表明,改进算法拥有更强的自适应性和鲁棒性。