巡检图像的改进密度空间聚类分割算法
采用一种改进密度空间聚类算法进行巡检图像分割,算法采用简单线性迭代聚类(SLIC)进行预处理,有效降低了内存消耗并提高了运行效率,同时有效改善了图像中目标边界作为背景来处理的问题;算法采用斜交空间距离作为距离度量,充分考虑变量间的相关性,改善了高维聚类不准确的问题.改进算法与DB-SCAN对比实验表明:改进算法的聚类结果能有效分离目标和背景,保持边缘完整和连续,运行效率与聚类准确性有很大的改善,可以对巡检图像进行更有效的分割.
电力巡检 图像分割 密度空间 简单线性迭代聚类
吴华 卢君妥 柳长安 杨国田 李志成
华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206 中国北方工业公司,北京100053
国内会议
大连
中文
473-476
2015-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）