结合Gibbs随机场的加权模糊C均值图像分割算法

• 作者: 付佳 位军 潘伟 郝重阳
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 Gibbs随机场 Gibbs分布 图像分割
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 190-192
• 页数: 3页
• 分类号: TN911
• 字数: 2135字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.11.052

摘要

加权模糊C均值(WFCM)算法是在模糊C均值(fuzzy C-Means,FCM)算法的基础上提出的,它为不同的样本添加了不同的权值,从而改善了聚类效果.然而传统的加权模糊C均值算法具有对噪声非常敏感的缺陷,于是本文提出了一种结合Gibbs随机场的改进的WFCM算法(G-WFCM).根据Gibbs随机场概率分布构造了一个Gibbs空间约束场,通过用Gibbs空间约束场为WFCM施加空间约束的方法来减小噪声对分割结果的影响.文中给出的人脑MRI图像分割实验证明,本文提出的G-WFCM算法具有比原WFCM算法更强的抗椒盐噪声能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝重阳	西北工业大学电子信息学院	173	2348	22.0	40.0
2	位军	西北工业大学电子信息学院	8	67	5.0	8.0
3	潘伟	西北工业大学电子信息学院	4	34	4.0	4.0
4	付佳	西北工业大学电子信息学院	4	26	3.0	4.0