文献类型：期刊文章

作　　者：杨春蓉[1] 赵小勇[2]

机构地区：[1]新余学院数学与计算机科学学院,江西新余338004 [2]新余学院现代教育技术中心,江西新余338004

出　　处：《计算机应用与软件》

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：12

起止页码：295-297

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：研究灰度图像的边缘提取的问题。针对传统边缘提取方法容易受到噪声干扰的问题,提出一种利用像素局部方差、信息熵、梯度和分散度特征的聚类算法,并利用Silhouette准则自动测定最优的聚类个数,从而有效地提高聚类和边缘提取的准确性。首先,利用对图像进行预处理,通过对各个像素提取四种不同的特征值,作为聚类分类器的输入;然后,遍历不同的聚类个数,并以Sil-houette作为最优聚类个数的判别标准,最终确定K聚类算法的类别个数。该方法可以有效地提取图像的边缘,尤其对噪声较多的图像能保证很好的边缘提取准确率。

关 键 词：K均值聚类 边缘提取  去噪 Silhouette准则  信息熵

分 类 号：TP391]