基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

• 作者: 安良 胡勇 胡良梅 高隽
• 来源期刊: 合肥工业大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 模糊C均值聚类 D-S证据理论 图像分割
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 页码范围: 721-724
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2004.07.001

摘要

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法.对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割.实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高隽	合肥工业大学计算机与信息学院	160	1689	22.0	34.0
2	胡良梅	合肥工业大学计算机与信息学院	44	683	13.0	25.0
3	安良	合肥工业大学计算机与信息学院	2	40	2.0	2.0
4	胡勇	合肥工业大学计算机与信息学院	9	99	5.0	9.0