【摘 要】
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煤矿图像由于其特殊环境造成的非均匀低光照特点，给图像分割带来了困难。针对非均匀低光照的煤矿图像分割问题，提出一种基于灰度差分的改进K-means图像聚类分割算法。首先计算图像的灰度差分统计特征，包括对比度、熵和平均值，用灰度差分统计特征描述煤矿图像的纹理特征，建立特征向量；然后建立基于纹理特征向量的样本与聚类中心的距离函数，通过K-means算法的准则函数构建优化问题；最后根据优化问题的聚类结果实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62002285）；
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煤矿图像由于其特殊环境造成的非均匀低光照特点，给图像分割带来了困难。针对非均匀低光照的煤矿图像分割问题，提出一种基于灰度差分的改进K-means图像聚类分割算法。首先计算图像的灰度差分统计特征，包括对比度、熵和平均值，用灰度差分统计特征描述煤矿图像的纹理特征，建立特征向量；然后建立基于纹理特征向量的样本与聚类中心的距离函数，通过K-means算法的准则函数构建优化问题；最后根据优化问题的聚类结果实现煤矿图像的目标分割。两组煤矿图像分割试验结果的评价指标平均提升了12%,结合分割视觉效果，说明了改进方法能够实现煤矿图像的有效分割，可得到较好的分割效果。
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