基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究

谢永华; 陈庆为; 梁娇娇

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基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究

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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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来源
《现代科学仪器》 |2014年第3期|197-201207|共6页
作者
谢永华; 陈庆为; 梁娇娇;
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作者单位

东北林业大学机电工程学院哈尔滨 150040;

东北林业大学机电工程学院哈尔滨 150040;

东北林业大学机电工程学院哈尔滨 150040;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类设计、计算与制图;
关键词
木材缺陷; RGB色彩空间; K-means聚类;

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