基于机器学习的图像分割研究

安强强; 张峰; 李赵兴; 张雅琼

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基于机器学习的图像分割研究

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针对当前传统图像分割算法中对分割不清晰等问题,结合当前主流的及其学习算法,提出一种基于半监督均值聚类的图像分割算法。对此,文章首先对K-Means均值聚类的原理进行了深入分析,认为KMeans均值聚类属于一种无监督学习算法,具有快速聚类等特点,但是也存在簇类选择依靠经验,而没有科学的依据。其次针对传统图像分割算法中主要应用在低层图像处理中,而在高层图像处理应用较少的问题,结合半监督聚类算法的特点,通过对少数簇类利用标签进行信息标记,然后那个带有数据标签信息的Seeds集合进行中心分类,然后计算这些带有标签信息的集合与待标记类的距离,进而完成对不同特征的分类。最后,为验证上述方案的可行性,借助MATLAB编程软件对上述的算法进行编程,并以某视觉图像作为分割对象,和传统的聚类算法比较。结果表明本文设计算法可有效对图像进行分割,验证了其可行性和正确性,为图像分割理论的应用提供了实践参考与借鉴。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2018年第6期|29-31|共3页
作者
安强强; 张峰; 李赵兴; 张雅琼;
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作者单位

榆林学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器学习; 半监督类学习; K-Means均值聚类; MATLAB仿真;

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