改进K-means算法在服装图像分割中的应用
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更新于2024-08-05
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"该资源是一篇关于改进K-means聚类算法在服装图像分割应用的学术论文,由湖南工程学院的研究团队完成。论文探讨了如何通过优化K-means算法来解决图像分割中k值选择的问题,并提出了一个新的方法,该方法能自适应地确定最佳聚类数,以提高图像分割的准确性和效果。"
正文:
图像分割是图像处理的关键步骤,它涉及到将图像划分成多个有意义的区域或对象,这对于后续的分析和理解至关重要。K-means算法是一种经典的无监督机器学习算法,广泛应用于数据聚类和图像分割。然而,K-means的一个显著缺点是需要预先指定聚类的数量k,这个参数的选择往往直接影响到分割结果的质量。
针对K-means算法中k值选择的困扰,该论文提出了一种改进的策略。首先,他们将输入的彩色图像转换为灰度图像,这样可以减少颜色维度,简化处理过程。接着,通过计算灰度直方图的峰值数量,自动确定k值,这确保了k值更能反映图像的实际结构。然后,利用选定的k值对图像的每个像素执行K-means聚类,从而实现更精确的分割。
在实验部分,研究者对比了改进后的K-means算法与传统K-means算法的分割效果。结果显示,改进的算法不仅能够自动找到最佳聚类数,而且在图像分割的精度和效果上都表现出优越性。这在服装图像处理中尤为重要,因为准确的图像分割对于服装分类、款式识别和检索等任务具有决定性的影响。
服装产业受益于机器学习技术的快速发展,图像作为传达服装信息的主要方式,其处理和理解能力直接影响行业的数字化进程。本文提出的算法有助于提升服装图像处理的自动化水平,减少人工干预,提高效率,对服装行业的智能化有着积极的推动作用。
关键词所涉及的技术包括:图像分割技术,K-means聚类算法,聚类数目自动确定,以及马氏距离,后者是一种衡量样本间差异的统计方法,常用于多维数据的相似性计算。这些关键技术的结合使用,使得改进的K-means算法在处理复杂图像时更具优势。
这篇论文为图像分割领域提供了一个创新的解决方案,通过改进K-means算法,解决了自动确定最佳聚类数的问题,提高了服装图像分割的准确性,对服装产业的数字化和智能化发展具有积极意义。
2024-03-31 上传
2022-10-19 上传
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2022-06-28 上传
山水一家123
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