Abstrakt. Effektiviteten hos K-means klusteralgoritm för bildsegmentering har bevisats i många studier, men är begränsad i följande problem: 1) fastställandet av ett lämpligt antal kluster. Om antalet kluster fastställs felaktigt kan en segmenterad bild av god kvalitet inte garanteras; 2) den dåliga typiska egenskapen hos klusterprototyper; och 3) fastställandet av ett optimalt antal pixlar. Antalet pixlar spelar en viktig roll i varje bildbehandling, men hittills finns det ingen allmän och effektiv metod för att bestämma det optimala antalet pixlar. I det här dokumentet föreslås en rutnätsbaserad Kmeas-algoritm för bildsegmentering. Fördelarna med den föreslagna algoritmen jämfört med den befintliga K-means-algoritmen har validerats av vissa referensdatauppsättningar. Dessutom analyserar vi ytterligare algoritmens grundläggande egenskaper och föreslår ett generellt index baserat på maximering av grå skillnader mellan undersökta objektiva grå och bakgrundsgrå. Utan ytterligare villkor är det föreslagna indexet robust när det gäller att identifiera ett optimalt antal pixlar. Våra experiment har bekräftat effektiviteten av det föreslagna indexet genom bildresultaten som överensstämmer med den visuella uppfattningen av dataseten.
Ref. REF införde en rutnätsbaserad KM-algoritm för bildsegmentering.
Application of grid-based K-means clustering algorithm for optimal image processing
{'venue': 'Comput. Sci. Inf. Syst.', 'journal': 'Comput. Sci. Inf. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}