节点文献
基于粗糙集的K-均值聚类算法在图像分割中的应用
APPLICATION OF ROUGH SETS AND K-MEANS CLUSTERING TO IMAGE SEGMENTATION
【摘要】 结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像的粗糙聚类分割方法,试验结果表明,其比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。
【Abstract】 This paper presents an image segmentation method based on rough set theory and K-means clustering.By using equivalence relations of attributes of image,the rough set theory offers the number and the centroids of the clusters,which initialize the K-means clustering.Then the image is segmented by K-means clustering algorithm.
【关键词】 图像分割；
粗糙集；
聚类；
粗糙聚类分割；
【Key words】 image segmentation； rough sets； cluster； segmentation by rough sets and cluster；
【Key words】 image segmentation； rough sets； cluster； segmentation by rough sets and cluster；
【基金】 国家自然科学基金资助项目(40201039)
- 【文献出处】 测绘信息与工程 ,Wtusm Bulletin of Science and Technology , 编辑部邮箱 ,2005年05期
- 【分类号】TP391.41;
- 【被引频次】21
- 【下载频次】602