| 基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域 |
| |
| 引用本文： | 贲志伟,赵勋杰. 基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域[J]. 计算机工程与设计, 2010, 31(18) |
| |
| 作者姓名： | 贲志伟 赵勋杰 |
| |
| 作者单位： | 苏州大学物理科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学物理科学与技术学院,江苏,苏州,215006 |
| |
| 基金项目： | 江苏省高校自然科学基金项目 |
| |
| 摘 要： | 针对传统的FCM算法随机获取初始聚类中心与分类类别数的缺陷问题,提出了一种获取初始聚类中心与分类类别数的方法,并采用交叉熵测度准则进行FCM聚类,对彩色图像进行分割,提取有意义区域.实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的聚类速度与算法的普适度,而且可以改善图像的聚类效果.与传统的FCM算法相比,该算法更易于实现彩色图像有意义区与背景的分离,分割效果令人满意.
|
| 关 键 词： | 模糊C均值聚类算法 彩色图像分割 交叉熵距离 特征散度距离 隶属度准则 |
Meaningful region segmentation based on improved FCM algorithm |
| |
| BEN Zhi-wei,ZHAO Xun-jie. Meaningful region segmentation based on improved FCM algorithm[J]. Computer Engineering and Design, 2010, 31(18) |
| |
| Authors: | BEN Zhi-wei ZHAO Xun-jie |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
