【正文】 ts validation. KEYWORDS Data Mining Clustering Analysis Image Segmentation Kmeans HSV 目錄 1．前言 ........................................................................................................................................... 1 研究的目的和意義 .......................................................................................................... 1 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài) ............................................................................................................... 1 研究的主要內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu) ........................................................................................... 2 ..................................................................................................... 4 數(shù)據(jù)挖掘概述 ................................................................................................................... 4 數(shù)據(jù)挖掘基本概念 ............................................................................................... 4 數(shù)據(jù)挖掘的分類 ................................................................................................... 4 數(shù)據(jù)挖掘過程 ....................................................................................................... 5 數(shù)據(jù)挖掘方法 ....................................................................................................... 6 聚類分析算法介紹 .......................................................................................................... 7 聚類概念 ............................................................................................................... 8 聚類分析算法的類別 ........................................................................................... 8 Kmeans 聚類算法圖像分割系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) ........................................................... 15 圖像分割 ........................................................................................................................ 15 RGB 和 HSV 顏色空間 ..................................................................................................... 15 RGB 顏色空間 ..................................................................................................... 15 HSV 顏色空間 ...................................................................................................... 16 RGB 與 HSV 顏色空間比較 .................................................................................. 16 圖像分割系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì) ............................................................................................. 17 系統(tǒng)的整體功能模塊設(shè)計(jì) ................................................................................. 17 系統(tǒng)的整體處理流程設(shè)計(jì) .................................................................................. 17 圖像分割系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) ..................................................................................................... 18 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境 ..................................................................................................... 18 各功能模塊實(shí)現(xiàn) ................................................................................................. 18 實(shí)驗(yàn)分析 ........................................................................................................................ 22 4. 遙感圖像在圖像分割系統(tǒng)的應(yīng)用 ......................................................................................... 23 遙感的基本概念 ............................................................................................................ 23 遙感的定義 ......................................................................................................... 23 遙感的基本原理 ................................................................................................. 23 遙感數(shù)據(jù)的分類 ................................................................................................. 23 遙感圖像分割 ................................................................................................................. 24 遙感圖像的 RGB 顏色空間下圖像分割 ............................................................. 24 遙感圖像的 HSV 顏色空間下圖像分割 ............................................................. 25 RGB 和 HSV 顏色空間下圖像分割效果比較 ...................................................... 26 總結(jié) ............................................................................................................................................... 27 謝辭 ............................................................................................................................................... 28 參考文獻(xiàn) ....................................................................................................................................... 29 1 1．前言 研究的目的和意義 聚類分析 研究有很長(zhǎng)的歷史，幾十年來，其重要性及其研究方向的交叉特性得到人們的肯定。本文首先簡(jiǎn)要概述了本課題的背景、國(guó)內(nèi)外動(dòng)態(tài)；其次又詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本知識(shí)和聚類分析的各種算法；然后具體給出了如何利用聚類分析中的 kmeans 算法在 RGB 和 HSV 顏色空間下實(shí)現(xiàn)圖像分割；最后，通過圖像分割系統(tǒng)在遙感中的應(yīng)用，驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性。圖像分割是圖像分析中的一個(gè)基本問題，隨著技術(shù)的進(jìn)步 ,圖像使用的越來越多 ,對(duì)圖像的分割也越來越引起人們的重視。 本科畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) ) 題 目： 學(xué) 院 ： 信息工程學(xué)院 專 業(yè) ： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 姓 名： 指導(dǎo)教師 2021 年 6月 5日 基于聚類分析的圖像分割的研究和應(yīng)用 摘 要 聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究?jī)?nèi)容之一，在識(shí)別數(shù) 據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)方面有極其重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年國(guó)內(nèi)迅速開始發(fā)展起來的一門新技術(shù) ,其研究涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)，其發(fā)展對(duì)未來社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域的作用將會(huì)越來越大。 本文主要是通過數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析算法對(duì)圖像進(jìn)行分割。 關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘 聚類分析 圖像分割 kmeans HSV The research and application of image segmentation based on clustering analysis ABSTRACT Clustering analysis is one of the most important directions of research of data mining and it plays an important role in the identification of data39。聚類 分析是 數(shù)據(jù)挖掘研究方向的重要研究?jī)?nèi)容之一，在識(shí)別數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)方面有極其重要的作用。計(jì)算機(jī)的應(yīng)用普及產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘就是利用上述學(xué)科的技術(shù)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理。 圖象分割是指將 圖像 分解為各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程 ，它 是圖像 理解、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)十分重要且又十