融合模糊聚类的 Mumford-Shah 模型

• 作者: 王士同 谢振平
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 曲线进化 模糊聚类 水平集
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 学述论文
• 页码范围: 127-132
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.01.023

摘要

Mumford-Shah 模型和模糊聚类技术是图像分割的两类重要方法,前者着重于控制图像分割区域的连通性和边界的光滑性,而后者更多地分析了图像色彩的统计特征.受此启发,文中通过在第一种方法中融入模糊聚类技术,提出了融合模糊聚类的Mumford-Shah模型(简称FCMS模型),它能很好地结合两类方法各自的优点.在FCMS中,通过引入三个策略实现两类方法的融合,理论分析可知,现有的多类模糊聚类技术与许多Mumford-Shah模型的变形方法都能在此框架下很好地融合.文中以FCM和基本Mumford-Shah模型为例,给出了FCMS的一个具体实现,并对其做了理论和实验上的分析研究,所得结果证明了这一新模型的合理性与有效性.

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
5	谢振平	江南大学信息工程学院	41	374	8.0	18.0