基于改进模糊聚类算法鲁棒的图像分割

• 作者: 张扬 王士同 韩斌
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 模糊聚类 鲁棒性 Voronoi cell
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 911-917
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5755字
• 语种: 中文

摘要

对噪声图像提出了一种改进的模糊聚类分割算法.因为模糊C均值聚类(FCM)算法具有对噪声数据敏感的缺点,该算法通过提升意义更趋明晰的模糊隶属度来改变模糊聚类中的目标函数,即通过在标准的FCM算法中使用到类的Vomnoi cell的距离来取代到类的原型的欧氏距离,从而增强了聚类结果的鲁棒性.实验结果表明,改进的算法较之于FCM对于噪声图像的分割有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	韩斌	江南大学信息工程学院	10	137	6.0	10.0
3	张扬	江南大学信息工程学院	18	68	4.0	7.0