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使用高效的c均值聚类算法的图象阈值化方法

刘健庄 涂予青

刘健庄, 涂予青. 使用高效的c均值聚类算法的图象阈值化方法[J]. 电子与信息学报, 1992, 14(4): 424-427.
引用本文: 刘健庄, 涂予青. 使用高效的c均值聚类算法的图象阈值化方法[J]. 电子与信息学报, 1992, 14(4): 424-427.
Liu Jianzhuang, Tu Yuqing. THRESHOLDING OF IMAGES USING AN EFFICIENT c-MEAN CLUSTERING ALGORITHM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1992, 14(4): 424-427.
Citation: Liu Jianzhuang, Tu Yuqing. THRESHOLDING OF IMAGES USING AN EFFICIENT c-MEAN CLUSTERING ALGORITHM[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1992, 14(4): 424-427.

使用高效的c均值聚类算法的图象阈值化方法

THRESHOLDING OF IMAGES USING AN EFFICIENT c-MEAN CLUSTERING ALGORITHM

  • 摘要: Otsu(1979)的阈值化法被认为是一种良好的图象分割方法。本文提出一个适合图象分割的高效的c均值聚类算法。它与Otsu法有完全相同的分割结果,但计算时间约减少了一个数量级。
  • P. K.Sahoo et al., Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 41(1988)2, 233-260.[2]S. U. Lee et al., Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 52(1990)2, 171-190.[3]N. Otsu, IEEE Trans. on SMC, SMC-9(1979)1, 62-66.[4]J. C.Bezdek, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms, New York: Plenum, (1981).
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出版历程
  • 收稿日期:  1991-04-09
  • 修回日期:  1991-09-26
  • 刊出日期:  1992-07-19

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