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| 引入深度优先策略的图像边缘聚类算法仿真 | |
| 引用本文： | 王桂芝,王广亮.引入深度优先策略的图像边缘聚类算法仿真[J].科技通报,2014(6). |
| 作者姓名： | 王桂芝 王广亮 |
| 作者单位： | 河南牧业经济学院计算机应用系;河南牧业经济学院应用电子系; |
| 基金项目： | 河南省基础与前沿技术研究计划项目(122300410171) |
| 摘 要： | 为了实现对提取边界后剩余数据对象的聚类,提出一种由图像边缘出发进行聚类的算法。该算法首先采用深度优先搜索的策略将已知的边界对象进行分类,并计算各边界曲线的最小外包矩形区域;然后运用夹角和法去除内边界类;最后依据近邻原则对每一个核心对象进行归类。实验结果表明,对于含有噪声、密度均匀的数据集,算法可以识别出各种形状的聚类,且聚类质量和时间性能较好。 |
| 关 键 词： | 聚类 边界对象 ε-邻域 最小外包矩形 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |