摘要
对电路板的图像进行分割,可以提取电路板中的目标物,以对电路板进行检测。文章使用K均值聚类算法完成对电路板图像的分割,针对传统的K均值聚类算法的不足,提出了使用直方图波形的有效波峰个数来确定K值的大小,并通过使用一种比传统的绝对误差的表示更简洁的表达式,达到了快速分割的目的。对一些电路板图像分割的实验结果表明,文章的方法能够根据目标物的数目有效的确定K值的大小,且比传统的K均值算法减少了运算量及计算时间。
Image segmentation is the first step for analyzing and processing image. An improved algorithm for traditional K-Means clustering method is proposed in this paper, and its application in the image segmentation of circuit board is given. First of all, the value of K is determined by the number of wave crests in histogram. Secondly, the indicators in K-Means clustering method are decreased for complex computation. Experiments results for some image of circuit board show that the improved K-Means method in this paper can effectively confirm the K value by using the number of objects in image.
出处
《自动化与信息工程》
2009年第2期1-4,20,共5页
Automation & Information Engineering
基金
广东省自然科学基金(编号7005833)
国家自然科学基金(编号60006002)资助
关键词
电路板
K均值聚类
图像分割
目标检测
Circuit Board
Means Clustering
Image Segmentation
Object Detection
