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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了基于k‑means算法图像颜色分割方法、系统、装置及存储介质，获取图像数据，组成样本数据集，改良算法中，在对初始k值的选取方面，引入了总误差平方和SSE计算的新思路，辅以一定的指标参数，计算出合适的k值；在质心的初始化上，提出了簇内相对数的计算方法，尽可能避免选择离群异常点；本发明主要分析了K‑means算法中与k值选择、初始化聚类中心点以及迭代过程相关的问题；旨在加强初始簇值的选择，对原算法中初始中心点的随机选择进行改进，避免选择离群值作为初始中心点对最终聚类结果的负面影响。此外，在聚类迭代过程中对相关指标进行优化，从而改善聚类结果；在颜色相似的区域，仍能精细划分出不同的片段，提升图片特征提取效果。
主权项：1.基于k-means算法图像颜色分割方法，其特征在于，包括获取图像数据，组成样本数据集，基于手肘法确定样本数据集的聚类中心点个数k；计算样本数据集中所有数据点的簇内相对计数，选取第一个初始聚类中心点；根据数据点与第一个初始聚类中心点距离范围选取剩余的聚类中心点，直到选出k个初始聚类中心点；重复预设的循环步骤，直至聚类中心点不再发生变化或者到达指定的迭代次数为止，所述预设的循环包括：计算样本数据中其余数据点与已有聚类中心点的欧氏距离；根据欧式距离的大小，将数据点分配到最近的聚类中心点，将数据划分为k个簇类；计算每个簇类中数据点距离聚类中心点的距离，并进行升序排列，取三分之一位数的值作为下次聚类中心点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于k-means算法图像颜色分割方法、系统、装置及存储介质
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