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摘要:
模糊聚类方法广泛应用于图像分割,目前最常用的算法是将空间邻域信息作为惩罚函数用以修改聚类目标函数,虽然它有效提高了算法的抗噪性,但当数据样本大时,运算速度较慢.为解决此问题,一种利用原图像及其平滑图像的二维统计信息将图像从像素空间映射到二维直方图特征空间的方法被提出,对标准测试图像和真实脑部CT图像的实验表明,该算法在不影响分割效果的前提下快速地对含噪图像进行分割,有效提高了运算效率.
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文献信息
篇名 基于二维直方图的快速FCM图像分割
来源期刊 广西民族大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像分割 模糊C均值聚类 空间邻域 二维直方图
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 53-57
页数 分类号 TP391.4
字数 3717字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-8462.2010.01.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宣士斌 广西民族大学数学与计算机科学学院 60 255 8.0 12.0
2 孙莉莉 广西民族大学数学与计算机科学学院 2 9 2.0 2.0
3 韦金汝 广西民族大学数学与计算机科学学院 2 9 2.0 2.0
4 张晶晶 广西民族大学数学与计算机科学学院 2 9 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
模糊C均值聚类
空间邻域
二维直方图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西民族大学学报(自然科学版)
季刊
1673-8462
45-1350/N
大16开
南宁市大学东路188号
48-96
1994
chi
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13
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