【摘 要】
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在K-means聚类算法中容易受到初始划分、离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大。为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目“云存储的记忆特征信息提取及服务模型研究”(KJ2017A457);淮南师范学院校级教学研究重点项目“大数据视域下应用型本科高校个性化大学生课外科技实践模式研究”(2016hsjyxm03)
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在K-means聚类算法中容易受到初始划分、离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大。为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means聚类自然图像分割算法。算法借助最大最小距离准则来确定初始聚类,用邻近区域约束来处理图像局部空间的关联性。该算法在真实数据集上仿真实验,结果表明,改进算法对图像具有更好的分割效果,正确率明显提高。
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