结合密度峰聚类的 Ｋ 均值图像分割算法

来源：机械与电子杂志2019年第02期北京时间：

作者：王鹏宇;游有鹏;杨雪峰

单位：南京航空航天大学机电学院，江苏 南京 ２１０００１

摘要：针对 Ｋ 均值聚类算法在图像分割应用中的不足，结合密度峰聚类算法对原有算法进行改进，得到了一种图像分割效果较好的改进 Ｋ 均值算法。 Ｋ 均值算法需要人工指定聚类中心数目，并且聚类中心的随机初始化对最终的图像分割结果有很大影响。 针对以上缺点，对 Ｋ 均值算法进行改进，通过密度峰聚类算法自动确定了图像分割的聚类中心数目和较为准确的初始聚类中心。 为了衡量色差在人眼中的感知情况，在算法中引入了 ＮＢＳ距离作为距离测度。 实验结果表明，改进后的图像分割算法在分割图像时具有稳定的性能和较好的效果。

关键词：Ｋ 均值聚类;密度峰聚类;ＮＳＢ距离;图像分割