| 改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用 |
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| 引用本文： | 周 丹,肖满生,刘丽红,姚慧丹. 改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用[J]. 湖南工业大学学报, 2014, 28(5): 79-83 |
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| 作者姓名： | 周 丹 肖满生 刘丽红 姚慧丹 |
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| 作者单位： | 湖南工业大学 计算机与通信学院,湖南工业大学 计算机与通信学院,湖南工业大学 计算机与通信学院,湖南工业大学 计算机与通信学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61170102），湖南省教育厅重点基金资助项目（12A042） |
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| 摘 要： | 针对传统的模糊C-均值算法在图像分割中存在的缺陷,提出了一种基于点密度函数加权的模糊C-均值聚类算法。将图像像素的点密度函数作为权值,并依据类间相关度定义了一个聚类有效性函数用以确定最佳聚类数,结合聚类有效性完成对图像的分割。理论分析和对比试验表明,该算法在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷,在图像分割中具有良好的分类精度。
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| 关 键 词： | 模糊C-均值 点密度函数 聚类有效性 图像分割 |
| 收稿时间： | 2014-03-13 |
Application of Improved Fuzzy C-Means Algorithm in Image Segmentation |
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| Zhou Dan,Xiao Mansheng,Liu Lihong and Yao Huidan. Application of Improved Fuzzy C-Means Algorithm in Image Segmentation[J]. Journal of Hnnnan University of Technology, 2014, 28(5): 79-83 |
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| Authors: | Zhou Dan Xiao Mansheng Liu Lihong Yao Huidan |
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| Affiliation: | Zhou Dan;Xiao Mansheng;Liu Lihong;Yao Huidan;School of Computer and Communication,Hunan University of Technology; |
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| Abstract: | For the defects of traditional fuzzy C-means algorithm in image segmentation, a weighted fuzzy C-means clustering algorithm based on dot density function are proposed. Takes the dot density function of image pixels as the weight, and on the basis of inter-class correlation defines a cluster validity function to determine the optimal number of clusters and combines with cluster validity to complete the effective image segmentation. Theoretical analysis and comparative experiments show that the algorithm overcomes the shortcomings of fuzzy means algorithm to some extent and has good classification accuracy in image segmentation. |
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| Keywords: | fuzzy C-means dot density function cluster validity image segmentation |
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