| 基于空间信息的鲁棒模糊C均值聚类的苗族服饰图像分割算法 |
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| 引用本文： | 覃小素,黄成泉,彭家磊,陈阳,雷欢,周丽华.基于空间信息的鲁棒模糊C均值聚类的苗族服饰图像分割算法[J].毛纺科技,2024(1):91-98. |
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| 作者姓名： | 覃小素 黄成泉 彭家磊 陈阳 雷欢 周丽华 |
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| 作者单位： | 1. 贵州民族大学数据科学与信息工程学院;2. 贵州民族大学工程技术人才实践训练中心 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62062024)；;贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)；;贵州省研究生教育教学改革重点项目(黔教合YJSJGKT[2021]018)；;贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技[2022]015)； |
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| 摘 要： | 针对苗族服饰图像中破损污渍、折叠痕迹、色彩差异大和噪声破坏等现象所导致的传统模糊C均值聚类(Fuzzy C-means, FCM)算法分割质量不佳问题，提出了基于空间信息鲁棒FCM算法，用于苗族服饰图像分割。通过均值滤波和中值滤波处理空间邻域信息，对应获得2种方法，并用一个加权参数调节模糊隶属度的稀疏性，旨在加强细节的提取和提高算法对噪声的鲁棒性。实验表明，对于被高斯噪声破坏的图像，基于均值滤波处理的改进算法，其划分系数提高约3.6%,划分熵降低约5.6%;对于被椒盐噪声破坏的图像，基于中值滤波处理的空间约束项的改进算法，划分系数提高约2.7%,划分熵降低约4.3%。该算法提高了对这类苗族服饰图像分割的质量，对于传统文化的传承具有非凡的意义。
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| 关 键 词： | 苗族服饰图像 模糊C均值聚类 均值滤波 中值滤波 模糊隶属度的稀疏性 |
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