测绘科学

2017, v.42;No.225(03) 7-11

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

灰度直方图与K-最近邻的影像分割算法
Image segmentation based on gray histogram and K-nearest neighbors algorithm

杨帆;郭建华;谭海;王竞雪;

摘要(Abstract):

针对灰度直方图在影像分类时需要考虑阈值和K-最近邻分类算法分类效率低等问题,提出了一种基于灰度直方图与KNN相结合的影像分割算法:首先对待分割的影像进行灰度直方图统计;其次利用灰度直方图对影像进行硬阈值的划分,得到已知类别样本和未标记样本;然后选择一定数量已知类别的样本对KNN分类器进行训练;最后利用KNN分类器对未标记样本进行类别划分,得到最终分割图像。实验结果表明,该算法结合了灰度直方图高效性和KNN高精度的优势,避免了直方图分割最佳阈值的选取;与传统的KNN算法相比,本文算法大大提高了分类效率,且精度相当,满足实际生产应用的需求。

关键词(KeyWords): 影像分割;灰度直方图;K-最近邻;分类

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41101452)

作者(Author): 杨帆;郭建华;谭海;王竞雪;

Email:

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.03.002

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享