【摘 要】
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为实现木材缺陷图像的准确分割,研究了在RGB色彩空间使用K-means聚类算法进行木材缺陷图像的分割方法,针对K-means聚类算法图像分割的不足之处,并提出了一种改进方案.在改进
【机 构】
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东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040
【出 处】
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2014大气颗粒污染物监测与防护技术研讨会
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为实现木材缺陷图像的准确分割,研究了在RGB色彩空间使用K-means聚类算法进行木材缺陷图像的分割方法,针对K-means聚类算法图像分割的不足之处,并提出了一种改进方案.在改进算法中,加入对图像像素点的邻域处理,根据邻域特性适时调整原图像,充分利用图像像素的区域特征,以此来抑制一些局部噪声.实验结果表明,改进算法不仅能够滤除较多的干扰信息,而且能更好的拟合分割边界,改善图像的分割效果.
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