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Image Transformation using Modified Kmeans clustering algorithm for Parallel saliency map

机译:并行显着图的改进Kmeans聚类算法进行图像变换

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摘要

to design an image transformation system is Depending on the transform chosen, the input and output images may appear entirely different and have different interpretations. Image Transformation with the help of certain module like input image, image cluster index, object in cluster and color index transformation of image. K-means clustering algorithm is used to cluster the image for better segmentation. In the proposed method parallel saliency algorithm with K-means clustering is used to avoid local minima and to find the saliency map. The region behind that of using parallel saliency algorithm is proved to be more than exiting saliency algorithm.
机译:设计图像变换系统的方法是:根据选择的变换,输入和输出图像可能看起来完全不同并且具有不同的解释。借助某些模块的图像转换,例如输入图像,图像聚类索引,聚类中的对象以及图像的颜色索引转换。 K-均值聚类算法用于对图像进行聚类以获得更好的分割效果。在提出的方法中,使用具有K-means聚类的并行显着性算法来避免局部最小值,并找到显着性图。事实证明,使用并行显着性算法的范围比现有显着性算法大。

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