10.3969/j.issn.1004-373X.2015.18.025
基于改进的K-means聚类算法水下图像边缘检测
边缘检测被广泛用于图像分析与处理中,由于水的吸收和散射效应,传统的边缘检测算法对于水下图像得不到较好的效果.在此应用一种新的方法来得到较准确的水下图像边缘,首先,将原始图像使用暗原色先验算法进行处理得到较清晰的水下图像;然后,使用梯度幅值边缘检测算法检测出初始边缘,在初始边缘上检测出端点,使用改进的K-means聚类算法对端点进行分类,从而确定背景和目标灰度值接近的区域作为窗口;最后,在窗口内使用梯度幅值检测边缘,通过多个窗口的并集得到最终边缘.实验结果表明,边缘检测效果得到明显的改善.
边缘检测、暗原色先验、图像分析、K-means
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TN911.73-34
2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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