基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究  

作　　者：姚丽君[1] 赵磊[1] 

机构地区：[1]衡阳师范学院,湖南衡阳421008

出　　处：《计算机光盘软件与应用》2014年第20期201-201,203,共2页Computer CD Software and Application

基　　金：衡阳师范学院科学基金项目(项目编号:12A20)

摘　　要：图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。

关 键 词：K-MEANS聚类 图像分割 欧几里得距离 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]