一种改进的模糊C-均值(FCM)彩色图像分割算法

• 作者: 庞全 邓富强
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类算法 聚类中心 聚类数 L*a*b*颜色空间 准则函数
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 116-119
• 分类号: TH77|TP391.41
• 字数: 3620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2010.09.029

摘要

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法计算量大,聚类中心对初始值敏感和聚类数目不能自适应确定的缺点,提出了一种改进的FCM算法.首先对图像进行采样量化,并在满足视觉一致性的L*a*b*颜色空间计算并统计图像的色差信息,然后依据全局色差阈值选取初始聚类中心,对图像进行聚类分析,同时根据准则函数确定最佳聚类数,实现了聚类中心的优化选取和最优聚类数目的确定,有效减少了计算量.研究结果表明,改进后的FCM算法不仅较好地克服了传统FCM算法的缺点,而且聚类效果好,处理速度快,聚类效果与人的视觉感应保持了良好的一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庞全	杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所	72	720	15.0	23.0
2	邓富强	杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所	1	1	1.0	1.0