一种C-均值聚类图像分割的模糊熵后处理方法

• 作者: 范九伦 赵凤
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: C-均值聚类算法 模糊熵 图像分割 后续处理
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 299-303
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2007.03.010

摘要

提出了一种结合C-均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法,该方法先采用C-均值聚类算法对含噪图像进行初步分割,再利用模糊熵准则作后续处理.该方法一方面能够继承C-均值聚类算法的优点,可以灵活地用在基于多特征和多阈值的图像分割中,另一方面充分考虑了图像的区域信息,利用模糊熵最小作为准则,对C-均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理,克服了C-均值聚类算法对噪声敏感的缺点.实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C-均值聚类算法多4～6 s,对于低信噪比的图像能够取得优于C-均值聚类算法的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范九伦	西安邮电学院信息与控制系	250	2961	27.0	43.0
2	赵凤	西安邮电学院信息与控制系	29	651	10.0	25.0