J4 ›› 2012, Vol. 25 ›› Issue (6): 79-81.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2012.06.018

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K均值聚类算法在海上目标识别中的应用

华志励, 刘军礼, 刘波   

  1. 山东省海洋环境监测技术重点实验室,山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛 266001
  • 收稿日期:2012-09-01 出版日期:2012-12-20 发布日期:2012-12-20
  • 作者简介:华志励(1982-),男,博士,研究方向为海上目标识别。Email:hua_zhili@yahoo.cn
  • 基金资助:

    国际科技合作项目(2011DFR60810)

Application of K-means clustering algorithm in the recognition of maritime targets

 HUA Zhi-Li, LIU Jun-Li, LIU Bo   

  1. Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Environmental Monitoring Technology, Institute of
     Oceanographic Instrumentation, Shandong Academy of Sciences, Qingdao 266001, China
  • Received:2012-09-01 Online:2012-12-20 Published:2012-12-20

摘要:

针对传统图像分割方法存在的弊端,本文采用K均值聚类方法对海上复杂背景下的目标识别进行研究。实验结果表明,采用该方法能够有效地进行复杂背景下海上目标的提取,并且保留目标的细节信息。

关键词: 数字图像处理, 目标识别, 图像分割, K均值聚类

Abstract:

We employ K-means clustering method to recognize a target in complex ocean scenario in view of the negatives of the traditional image segmentation approaches. Experimental results show that the K-means clustering approach can effectively extract sea targets in complex ocean scenario and keep the detailed information of a target.

Key words: digital image processing, target recognition, image segmentation, K-means clustering

中图分类号: 

  • TP391.4

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