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基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法
引用本文:蔡燕柳,贾振红.基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法[J].四川激光,2009,30(2):49-50.
作者姓名:蔡燕柳  贾振红
作者单位:新疆大学信息科学与工程学院,新疆,乌鲁木齐,830046  
基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划 
摘    要:针对传统的模糊C均值聚类(FCM)图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。

关 键 词:模糊C均值  聚类  图像分割  空间信息

A new algorithm for image segmentation based on the combination of fuzzy C-means clustering and spatial information
CAI Yan-liu,JIA Zhen-hong.A new algorithm for image segmentation based on the combination of fuzzy C-means clustering and spatial information[J].Laser Journal,2009,30(2):49-50.
Authors:CAI Yan-liu  JIA Zhen-hong
Affiliation:School of Information Science and Engineering;Xinjiang University;Urumuqi 830046;China
Abstract:Aiming at the problem of the conventional FCM algorithm is noise sensitive because of not taking into account the spatial informations.An image segmentation method via fuzzy c-means clustering algorithm with spatial information is presented.The method combines the standard fuzzy c-means clustering algorithm with two-dimensional histogram of the image,and modifies the membership function of the FCM for taking into account the spatial information of image data.Fuzzy membership matrix and clustering center is ...
Keywords:fuzzy C-means  clustering  image segmentation  spatial information  
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