基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究

摘要：

为实现木材缺陷图像的准确分割,研究了在RGB色彩空间使用K-means聚类算法进行木材缺陷图像的分割方法,针对K-means聚类算法图像分割的不足之处,并提出了一种改进方案.在改进算法中,加入对图像像素点的邻域处理,根据邻域特性适时调整原图像,充分利用图像像素的区域特征,以此来抑制一些局部噪声.实验结果表明,改进算法不仅能够滤除较多的干扰信息,而且能更好的拟合分割边界,改善图像的分割效果.

关键词： 彩色图像 木材缺陷 分割算法 聚类分析

作者: 谢永华 陈庆为 梁娇娇

作者单位: 东北林业大学机电工程学院 哈尔滨 150040

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014大气颗粒污染物监测与防护技术研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 197-201,207

在线出版日期: 2014-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）