1) K partitioning
K分割
2) k division of graph
图的k分割
3) segmental K-Means Training Algorithm
K均值分割算法
4) K-means thresholding
K-means阈值分割法
5) K-means clustering segmentation
K均值聚类分割
1.
(2) This paper focuses on the Canny edge detection algorithm、threshold segmentation algorithm、K-means clustering segmentation algorithm etc, and improved them, so for meeting the conditions of automatic extraction of road features from high-resolution images.
本文的主要内容有:(1)在对影像进行分割之前首先进行预处理,预处理对分割效果将会产生较大影响,尤其在影像增强方面,所以本文总结了一些较为成功的影像增强方法,并分别采用遥感影像直方图均衡化以及数学形态学方法对影像进行增强处理;(2)本文对高分辨率遥感影像Canny边缘检测算法、阈值分割算法、K均值聚类分割算法等进行了重点研究,并对其进行了改进,以适合高分辨率遥感影像道路特征自动提取的条件;(3)实践证明,任何一种分割方法都很难得到令人满意的分割效果,而将某些分割方法融合应用能取得较好的分割结果。
6) K-K transformarion
K-K分析
补充资料：Dedekind分割
Dedekind分割
Dedekind cut
D日加脑目分割[D汕如目cut;皿e八eKou皿。即ee，e。。e]，分割(cut) 把实数集R(或有理数集Q)分割成两个非空集合A和B，其并为R(或Q)，并使得对任何a6A和be及都有a
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条