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基于改进的K


龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于改进的 K_means 算法在图像分割中的 应用 作者:李栋 刘萌萌 郭莎 来源:《电脑知识与技术》2016 年第 08 期 摘要:图像分割是图像处理中一种重要的图像分析技术。对灰度图像的分割,处理图像的 亮度分量又是图像分割的基本方法。图像分割方法对区域的目标检测和模式识别有重要的意 义。K_means 算法是基于元素距离中心点的大小作为相似性度量的聚类算法。该文通过参数统 计直方图来预估中心点 k 值的个数,并根据直方图峰值的位置来确定聚类中心的位置。该方法 的初始聚类中心值与实际中心值相差不多,因此,大大减少了迭代次数,计算量更少。结果表 明,改进 K_Means 聚类算法提高了图像分割的效率,降低了 K_means 算法的时间复杂度和空 间复杂度。 关键词:K_means;聚类算法;图像分割;数据挖掘;图像处理 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)08-0166-03 1 概述 根据图像处理方法和抽象程度的不同,图像技术可以分为图像理解、图像分析和图像处理 三个层次,这三个层次的结合也称为图像工程。其中,最基本的操作是图像处理,主要进行的 操作是在像素级上的。图像处理中比较有代表性的技术包括图像降噪、图像分割和图像编码。 在图像处理中,图像分割是一种关键的技术,是图像理解和图像分析的基础。图像分割技术在 图像理论中一直是发展的瓶颈之一。图像分割的应用非常广,比如对图像中目标的提取和测量 都需要图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又 十分困难的问题。后续任务的有效性直接取决于图像分割的准确性。因此对图像分割的研究具 有十分重要的意义。 图像分割[1-3]是一种比较特殊的图像处理技术。图像处理根据像素级别可以分成两类,一 类是针对像素值的处理,另一类是把像素分类的处理。图像降噪技术、图像编码技术、数字水 印技术等虽然各有其特点和应用领域,但其实质都是针对像素值的操作。图像分割是指将图像 中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来,以便进一步分析和研究。到目前为止,国内外 学者已经提出了阈值法[4]、区域生长法[5]、遗传算法[6]等方法解决图像分割问题,取得了不 少好的成果。不同于这些技术,本文提出一种基于改进的 K_means 算法,应用于图像分割领 域,解决 K_means 固有的缺陷,并且提高图像分割的效率。 2 传统的 K_means 聚类算法思想 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn K_means 主要是基于划分策略[9],该方法在 Data Mining 领域中思想十分经典且用途广 泛。其方法的基本思想是:首先用户根据以往经验及专业知识等通过人机交互人为预先定义聚 集初始数目 k,系统在所有对象中随机选择 k 个作为最初的聚集中心,根据距离(相似度)分 别将初始 k 个对象距离最近的其他对象跟其当前对象归为一类。系统多次迭代该过程,逐次渐 进更新各聚集中心的值,直至标准测度函数开始收敛为止。由于方差可以用来度量中心值和同 类其他对象之间的偏离程度,也就是距离程度,所以一般该测度函数多采用方差表示,其定义 如公式(1)所示: 其中 K 为预定义的归类数目,[Xi]为簇 Ci 的平均值,也就是中心点值。 所获得的聚类应满足高内聚低耦合特性,即同一类内对象间距离小;不同类之间的对象相 似度低。 2.1 传统 K_means 算法 假设要把对象集 D 划分为 k 个


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