| 一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法 |
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| 引用本文： | 梁丹,于海燕,范九伦,雒僖. 一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法[J]. 现代电子技术, 2020, 0(5): 46-50+56 |
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| 作者姓名： | 梁丹 于海燕 范九伦 雒僖 |
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| 作者单位： | 1.西安邮电大学通信与信息工程学院;2.电子信息勘验应用技术公安部重点实验室;3.陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心 |
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| 摘 要： | 可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 可能性C-均值聚类 目标函数求解 自适应中值滤波 局部空间信息 图像分割 实验分析 |
An improved kernel possibilistic C-means clustering algorithm for image segmentation |
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