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K-均值优化初始中心聚类单板图像的分割

         

摘要

Due to the computational complexity and long time of the color image processing and difficult selection of the adequate threshold for the grey image segmentation, through full analysis of the veneer color image and based on the obvious difference be-tweer the background color and the target colour,this paper proposes the colour image segmentation algorithm based on K-means with optimized initial centre in RGB colour space R channel.This algorithm needs not performing the colour space trans for mation to further reduce the computational complexity and it can be used to improve the accuracy and correctness of its segmentation.%针对彩色图像处理运算量大、计算耗时和灰度图像分割自适应阈值选择困难的问题,在通过对单板彩色图像充分分析的基础上,基于背景和目标颜色差异比较明显,提出了基于彩色图像RGB彩色空间的R通道的K-均值优化初始中心聚类的分割方法.该方法不需要彩色空间的变换,进一步降低了计算的复杂度.实验结果表明,可以提高分割的效率和准确性.

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