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聚類作為一種有效的圖像分割方法，被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。相較于其他聚類方法，密度峰值聚類（DPC）具有參數(shù)少且能有效識(shí)別非球形聚類的特點(diǎn)?；诖?，引入信息論中的不確定性度量熵，提出一種改進(jìn)的DPC圖像分割算法。將圖像像素點(diǎn)的顏色空間 CIE Lab值作為特征數(shù)據(jù)，通過計(jì)算信息熵求得自適應(yīng)截?cái)嗑嚯x以取代經(jīng)驗(yàn)取值，建立相應(yīng)的決策圖并確定聚類中心總數(shù)，歸類非聚類中心點(diǎn)，剔除噪聲點(diǎn)從而完成圖像分割。在Berkeley數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能較好地實(shí)現(xiàn)彩色圖像的分割，其平均分割時(shí)間和PRI指標(biāo)分別為4.658s和0.721。
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