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针对基于K-means算法的图像分割方法对初始参数敏感和分割效果不理想的缺陷,提出基于改进K-means的彩色图像分割算法。构建图像的HSI颜色空间直方图,通过扫描直方图自适应获得分类数K和初始中心点,作为K-means算法的初始参数;提出提取图像像素点的LDP纹理特征,与颜色、空间坐标特征共同构成多维特征向量,以此计算像素间的相似度并进行分割。实验结果表明,该算法可自适应得到更准确的初始参数,在使分割效果更接近基准分割结果的同时保持了较低的时间复杂度。