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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.
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文献信息
篇名 结合Gibbs随机场的加权模糊C均值图像分割算法
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
研究方向 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
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 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
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研究主题发展历程
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模糊C均值
Gibbs随机场
Gibbs分布
图像分割
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电子测量技术
半月刊
1002-7300
11-2175/TN
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-336
1977
chi
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