用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体  

Extracting Semantic Object Based on Color Feature Using Clustering Algorithm

作　　者：余卫宇[1] 潘晓舟[1] 谢胜利[1] 余英林[1] 

机构地区：[1]华南理工大学电信学院,广州510640

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第2期37-38,51,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:60372068)

摘　　要：该文提出一种用聚类算法提取基于彩色特征的语义物体的方法。首先把RGB空间转化为L*a*b*空间,然后用最近邻算法进行聚类,把图象中象素依次聚类到各个颜色区域中,最后,根据彩色信息提取出语义物体,实验表明该方法具有实用性,并且对图象语义信息的研究有很大的帮助。In this paper we present an approach to extract semantic object based on color feature using clustering analysis.Firstly,we translate RGB space into space.Secondly,we use the nearest neighbor rule algorithm to solve clustering problem.At the end,we extract semantic object in terms of color information.Experimental results show that the color clustering gives superior results in increases in cluster compactness.

关 键 词：语义信息 颜色空间 彩色分类 颜色聚类 物体提取 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]