%0 Journal Article
%T 结合支持向量机与c均值聚类的图像分割
%A 柯永振
%A 张家万
%A 孙济洲
%A 张怡
%A 周小舟
%J 计算机应用
%D 2006
%X ？针对支持向量机进行图像分割时需要用户设定训练样本问题，提出一种根据图像特征使用c均值聚类算法自动获取支持向量机训练样本的方法。首先将图像分成几个区域，对每个区域利用小波分解去掉含有图像边缘的区域，然后对剩余的平滑区域计算能量均值作为特征值，使用c均值聚类算法对平滑区域分类，将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本，最后用训练后的分类器对图像进行分割。实验结果表明提出的方法取得了很好的分割结果，同时用一幅有代表性的图像进行支持向量机训练，所产生的分类器可以应用于所有该类图像，因此可以很容易应用到体数据的分割中。
%K 图像分割
%K 支持向量机
%K c均值聚类
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract9711.shtml