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基于改进模糊聚类算法鲁棒的图像分割
引用本文:张扬,王士同,韩斌. 基于改进模糊聚类算法鲁棒的图像分割[J]. 中国图象图形学报, 2008, 13(5): 911-917
作者姓名:张扬  王士同  韩斌
作者单位:江南大学信息工程学院 无锡214122
基金项目:国家自然科学基金项目(60704047,60773206);教育部跨世纪优秀人才培养计划项目(NCET040496);教育部05年度科学研究重点基金项目(105087);国防应用基础研究基金项目(A1420061266)。
摘    要:对噪声图像提出了一种改进的模糊聚类分割算法。因为模糊C均值聚类(FCM)算法具有对噪声数据敏感的缺点,该算法通过提升意义更趋明晰的模糊隶属度来改变模糊聚类中的目标函数,即通过在标准的FCM算法中使用到类的Voronoi cell的距离来取代到类的原型的欧氏距离,从而增强了聚类结果的鲁棒性。实验结果表明,改进的算法较之于FCM对于噪声图像的分割有更好的鲁棒性。

关 键 词:图像分割  模糊聚类  鲁棒性  Voronoi cell
文章编号:1006-8961(2006)05-0911-07
收稿时间:2006-11-20
修稿时间:2006-11-20

Robust Image Segmentation Based on Improved Fuzzy Clustering Algorithm
ZHANG Yang,WANG Shi tong,HAN Bin,ZHANG Yang,WANG Shi tong,HAN Bin and ZHANG Yang,WANG Shi tong,HAN Bin. Robust Image Segmentation Based on Improved Fuzzy Clustering Algorithm[J]. Journal of Image and Graphics, 2008, 13(5): 911-917
Authors:ZHANG Yang  WANG Shi tong  HAN Bin  ZHANG Yang  WANG Shi tong  HAN Bin  ZHANG Yang  WANG Shi tong  HAN Bin
Abstract:
Keywords:image segmentation  fuzzy clustering   robustness   Voronoi cell
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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