Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • OSUVA
  • Artikkelit
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • OSUVA
  • Artikkelit
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

An Optimization Clustering Algorithm Based on Texture Feature Fusion for Color Image Segmentation

Wang, Gaihua; Liu, Yang; Xiong, Caiquan (2015)

 
Katso/Avaa
Artikkeli (886.2Kb)
Lataukset: 

URI
https://doi.org/10.3390/a8020234

Wang, Gaihua
Liu, Yang
Xiong, Caiquan
MDPI
2015
doi:10.3390/a8020234
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2021043028133

Kuvaus

vertaisarvioitu
© 2015 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Tiivistelmä
We introduce a multi-feature optimization clustering algorithm for color image segmentation. The local binary pattern, the mean of the min-max difference, and the color components are combined as feature vectors to describe the magnitude change of grey value and the contrastive information of neighbor pixels. In clustering stage, it gets the initial clustering center and avoids getting into local optimization by adding mutation operator of genetic algorithm to particle swarm optimization. Compared with well-known methods, the proposed method has an overall better segmentation performance and can segment image more accurately by evaluating the ratio of misclassification.
Kokoelmat
  • Artikkelit [1916]
https://osuva.uwasa.fi
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

TekijäNimekeAsiasanaYksikkö / TiedekuntaOppiaineJulkaisuaikaKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
https://osuva.uwasa.fi
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste