自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究
Manufacturing Technology & Machine Tool（2020）
摘要
在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷.针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题.通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节.
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