基于直方图相关性约束的快速多阈值FCM图像分割算法

• 作者: 来跃深 田军委 马天明
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类算法 图像分割 模糊聚类 直方图 相关性
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 102-106
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.04.019

摘要

针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度.由于借助了基于模糊集的图像分割技术--模糊C均值算法实现多阈值图像分割,考虑到了每个像素对于聚类中心的隶属度,使得其有较好的适用性.根据实验结果,在保持传统FCM算法的分割效果的前提下,该算法的分割灰度图像耗时是传统FCM的1.4%,因此该算法具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	来跃深	西安工业大学机电工程学院	41	152	7.0	9.0
2	田军委	西安工业大学机电工程学院	70	481	9.0	19.0
3	马天明	西安工业大学机电工程学院	2	11	2.0	2.0