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摘要:
传统模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,并且使用对噪声较敏感的欧氏距离作为像素与聚类中心距离度量的标准,因此抗噪性能较差.为了克服传统FCM算法的局限性,本文提出了一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割方法(2DFCM).该方法利用二维直方图描述的像素邻域关系属性,一方面为聚类提供较准确的初始聚类中心,从而避免聚类中的死点问题;另一方面通过提出聚类中心同时在像素值、像素邻域值二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现了图像的分割.实验结果表明,这种方法抗噪能力强、收敛速度快,是一种有效的模糊聚类图像分割方法.
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文献信息
篇名 基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 模糊C均值聚类 图像分割 邻域信息 距离度量 抗噪性能
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 图像与信号处理
研究方向 页码范围 114-119
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3543字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2007.04.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪源源 复旦大学电子工程系 221 1554 19.0 26.0
2 施心陵 云南大学电子工程系 117 601 12.0 16.0
3 余锦华 复旦大学电子工程系 30 307 8.0 17.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (14)
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参考文献  (5)
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C均值聚类
图像分割
邻域信息
距离度量
抗噪性能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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