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基于Lab颜色空间的自适应K均值彩色图像分割方法

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为解决传统K均值算法在RGB空间处理彩色图像分割时,出现分割精度低、色彩表现差、初始聚类中心位置和数目难以确定等一系列问题,提出一种基于Lab颜色空间的自适应K均值彩色图像分割方法.首先将图像由默认的RGB空间转换到色彩表现更符合人眼机制的Lab空间;其次引入DBI指数作为聚类是否进一步分裂的判别依据,与改进的最大最小距离方法相结合,获得全局初始聚类中心点;最后运行k均值算法,进行彩色图像分割.实验结果显示,改进算法的平均运行时间较传统算法快6.316s,误差概率下降18.712％.该方法不仅解决了分割图色彩饱和度不足问题,并且获得了更快的分割速度和更准确的分割精度.
Adaptive K-means Color Image Segmentation Method Based on Lab Color Space

陈梦涛、余粟

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上海工程技术大学机械与汽车工程学院

上海工程技术大学工程实训中心,上海201620

图像分割 Lab颜色空间 自适应 DBI 最大最小距离

2021

10.11907/rjdk.202099

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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