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基于改进模糊C-均值聚类算法的图像分割
引用本文:陈梅 王健. 基于改进模糊C-均值聚类算法的图像分割[J]. 现代电子技术, 2007, 30(13): 180-181
作者姓名:陈梅 王健
作者单位:曲阜师范大学电气信息与自动化学院 山东日照276826(陈梅),山东水利职业学院 山东日照276826(王健)
摘    要:在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。

关 键 词:模糊聚类  对手抑制式FCM算法  图像分割  改进FCM算法
文章编号:1004-373X(2007)13-180-02
收稿时间:2006-11-06
修稿时间:2006-11-06

Image Segmentation Based on Improved Fuzzy C- Means Algorithm
CHEN Mei ,WANG Jian. Image Segmentation Based on Improved Fuzzy C- Means Algorithm[J]. Modern Electronic Technique, 2007, 30(13): 180-181
Authors:CHEN Mei   WANG Jian
Affiliation:1. School of Electrical Information and Automation Engineering, Qufu Normal Unversity, Rizhao, 276826, China; 2. Shandong Water Polytechnic, Rizhao, 276826, China
Abstract:
Keywords:fuzzy clustering  rival checked FCM algorithm  image segmentation  improved FCM algorithm
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