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用于图像分割的粗糙集改进模糊聚类方法
引用本文:张月琴,白雅彬.用于图像分割的粗糙集改进模糊聚类方法[J].计算机工程与应用,2010,46(8):177-179.
作者姓名:张月琴  白雅彬
作者单位:太原理工大学计算机与软件学院,太原,030024
基金项目:山西省自然科学基金Grant No.2008011028-1~~
摘    要:采用一种新的基于粗糙集理论的图像分割算法。通过提取直方图的外层,以及计算像素点周围的局部模糊程度来更新粗糙度。使用局部模糊粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。从粗糙集理论意义上来说,直方图的外层与上近似有关,而直方图取值与下近似有关。该方法通过对比传统的聚类分割算法和刘华军的改进算法,大大降低了时间复杂度,聚类效果显著。实验证明,该方法收敛性较强,运行时间较短,且具有良好的分割效果。

关 键 词:图像分割  粗糙集  模糊聚类
收稿时间:2008-9-11
修稿时间:2008-11-28  

Approach of image segmentation using fuzzy clustering based on rough-set
ZHANG Yue-qin,BAI Ya-bin.Approach of image segmentation using fuzzy clustering based on rough-set[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(8):177-179.
Authors:ZHANG Yue-qin  BAI Ya-bin
Affiliation:ZHANG Yue-qin,BAI Ya-bin College of Computer , Software,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China
Abstract:A new image segmentation approach using fuzzy clustering,based on rough set theory,is presented.By extracting en-crustation of histogram,and calculating partial fuzzy extent around pixels to update the fuzzy roughness.Using fuzzy roughness and local operator to update the membership function of FCM algorithm.In rough-set theoretic sense,the histogram correlates with the lower approximation and encrustation of histogram correlates with upper approximation.Compared to traditional fuzzy clustering segmentation...
Keywords:image segmentation  rough-set  fuzzy clustering
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