稳健模糊C-均值聚类算法在图像分割中的应用研究

• 作者: 张辉
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C-均值聚类 图像分割 稳健性 去噪
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 45-47,51
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.06.012

摘要

模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中.由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感.针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出.通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项.本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	40	246	8.0	14.0