基于特征散度的自适应FCM图像分割算法

• 作者: 王向阳 王春花
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊C-均值聚类 Laws纹理测度 聚类有效性
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 906-910
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4143字
• 语种: 中文

摘要

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题.为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法.实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王向阳	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	142	1963	25.0	33.0
5	王春花	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	3	77	3.0	3.0