K均值聚类算法在海上目标识别中的应用  

Application of K-means clustering algorithm in the recognition of maritime targets

作　　者：华志励[1] 刘军礼[1] 刘波[1] 

机构地区：[1]山东省海洋环境监测技术重点实验室,山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛266001

出　　处：《山东科学》2012年第6期79-81,93,共4页Shandong Science

基　　金：国际科技合作项目(2011DFR60810)

摘　　要：针对传统图像分割方法存在的弊端,本文采用K均值聚类方法对海上复杂背景下的目标识别进行研究。实验结果表明,采用该方法能够有效地进行复杂背景下海上目标的提取,并且保留目标的细节信息。We employ K-means clustering method to recognize a target in complex ocean scenario in view of the negatives of the traditional image segmentation approaches. Experimental results show that the K-means clustering approach can effectively extract sea targets in complex ocean scenario and keep the detailed information of a target.

关 键 词：数字图像处理 目标识别 图像分割 K均值聚类 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]