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      電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>一種改進的密度峰值聚類圖像分割算法

      一種改進的密度峰值聚類圖像分割算法

      2021-05-11 | rar | 4.08 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　聚類作為一種有效的圖像分割方法，被廣泛地應用于計算機視覺領域。相較于其他聚類方法，密度峰值聚類（DPC）具有參數少且能有效識別非球形聚類的特點。基于此，引入信息論中的不確定性度量熵，提出一種改進的DPC圖像分割算法。將圖像像素點的顏色空間 CIE Lab值作為特征數據，通過計算信息熵求得自適應截斷距離以取代經驗取值，建立相應的決策圖并確定聚類中心總數，歸類非聚類中心點，剔除噪聲點從而完成圖像分割。在Berkeley數據集上的實驗結果表明，該算法能較好地實現彩色圖像的分割，其平均分割時間和PRI指標分別為4.658s和0.721。

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