利用空间信息的核模糊C均值聚类算法

• 作者: 李彬 王丹丹 陈武凡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 核方法 模糊C均值聚类算法 图像的空间信息
• 年，卷（期）: 2007,（33）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 82-83,111
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3139字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.33.027

摘要

模糊聚类,特别是模糊C均值聚类算法(FCM)广泛地运用到图像的分割中.但是传统的算法未对数据对特征进行优化,亦未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想.在FCM目标函数中引入核函数,用内核引导距离代替传统的欧式距离,同时考虑到邻近象素的影响,增加了空间约束项,提出了利用空间信息的核FCM算法.通过对模拟图和仿真脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以有效的分割含有噪声图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李彬	南方医科大学生物医学工程学院	40	163	7.0	10.0
2	陈武凡	南方医科大学生物医学工程学院	214	1814	21.0	30.0
3	王丹丹	南方医科大学生物医学工程学院	9	32	3.0	5.0