基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割

• 作者: 周鲜成 申群太
• 来源期刊: 武汉理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空间邻域信息 模糊C均值聚类 微粒群算法 捕食者-食饵模型 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信
• 页码范围: 102-105
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1671-4431.2009.01.027

摘要

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法在图像分割中已获得广泛应用.为了克服传统FCM算法抗噪性能差的局限性,提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,通过建立包含邻域信息的适应度函数考虑像素之间的相互影响,利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,提出的算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申群太		142	1073	17.0	25.0
2	周鲜成		17	178	7.0	13.0