邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

• 作者: 何友 沙秀艳 王贞俭
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 图象分割 模糊C均值聚类 加权模糊C均值聚类 邻域灰度差
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 34-36,40
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2104字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2008.12.009

摘要

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何友		492	6436	37.0	56.0
2	王贞俭	鲁东大学数学与信息学院	8	56	5.0	7.0
3	沙秀艳	鲁东大学数学与信息学院	10	164	7.0	10.0