ISODATA和模糊K均值算法在图像分割中的应用

摘要：

本文基于迭代自组织的数据分析算法和模糊K-均值算法提出了一种图像分割的方法。先根据图像的灰度信息用迭代自组织的数据分析算法将原始图像分割成许多临近的小区域，然后从其中选出几个灰度特征较明显的区域作为初始聚类中心，以其区域内像素的平均灰度信息作为特征矢量进行模糊K-均值聚类。应用此方法能大大减小样本数量，从而降低了计算量，并且能方便的对分割进行控制，得到良好的图像分割结果。

关键词： 图像分割 K均值算法 灰度信息 迭代自组织 数据分析算法

作者: 严新革 张淳民

作者单位: 西安交通大学理学院,710049

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国光学学会2004年学术大会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

在线出版日期: 2004-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）