计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2014年
2期
183-188,193
,共7页
聚类算法%图像分割%阈值分割%测评
聚類算法%圖像分割%閾值分割%測評
취류산법%도상분할%역치분할%측평
clustering algorithm%image segmentation%thresholding segmentation%evaluation
图像分割是图像处理到分析的关键步骤，阈值分割方法因其计算简单而被广泛应用，聚类算法也因其准确性成为图像分割领域中一类极其重要的算法。选取几种经典阈值分割算法和几种聚类算法对几幅毫米波图像进行分割实验，并引入错分类误差、均匀测度、区域间灰度对比度作为算法测评标准，比较了各种算法对毫米波图像的分割性能。
圖像分割是圖像處理到分析的關鍵步驟，閾值分割方法因其計算簡單而被廣汎應用，聚類算法也因其準確性成為圖像分割領域中一類極其重要的算法。選取幾種經典閾值分割算法和幾種聚類算法對幾幅毫米波圖像進行分割實驗，併引入錯分類誤差、均勻測度、區域間灰度對比度作為算法測評標準，比較瞭各種算法對毫米波圖像的分割性能。
도상분할시도상처리도분석적관건보취，역치분할방법인기계산간단이피엄범응용，취류산법야인기준학성성위도상분할영역중일류겁기중요적산법。선취궤충경전역치분할산법화궤충취류산법대궤폭호미파도상진행분할실험，병인입착분류오차、균균측도、구역간회도대비도작위산법측평표준，비교료각충산법대호미파도상적분할성능。
Image segmentation is the key step to do image processing and image analysis. Thresholding segmentation method is widely used for its simpleness and the clustering algorithm also plays an important role in the image segmentation field. Some millimeter wave images are processed by certain classic thresholding segmentation algorithms and several clustering ones. As evaluation standard, misclassification error, uniformity measure, gray-level contrast are implemented to compare segmentation performance of each algorithm.
