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上传时间: 2021-03-02
详细说明：图像分割尝试将数字图像的像素分为多个组，以利于后续的图像处理。 在许多研究领域，例如计算机视觉和图像处理应用中，这是一个必不可少的问题。 已经提出了许多用于图像分割的技术。 在这些技术中，基于聚类的分割算法在该领域中占有极其重要的地位。 但是，现有的流行聚类方案通常取决于聚类过程中使用的先验知识和阈值，或者缺乏自动机制来查找聚类中心。 在本文中，我们通过搜索图像特征密度峰值提出了一种新颖的图像分割方法。 我们将聚类方法应用于输入图像中的每个超像素，并根据每个像素的分类结果构造最终的分割图。 我们的方法可以在没有先验知识的情况下直接给出聚类的数量，并且可以自动识别聚类中心而不会受到噪声的干扰。 实验结果验证了所提方法的鲁棒性和有效性。
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