改进的FCM与局部信息相结合的图像分割

• 作者: 余银峰 庞韶宁 杨杰 贾振红 黄宁宁
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 期望最大 Kohonen网络 模糊C均值聚类 局部信息 图像分割
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 97-99,129
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2694字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.08.028

摘要

传统的EM算法和FCM算法分割精度低,时间消耗大.为解决以上不足,提出了一种基于EM、FCM和KCN三种算法相结合的全新的图像分割算法.该算法有较好的分割精度.考虑到图像会受到噪声的干扰,在改进算法的基础上又引入图像的局部信息.首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后让改进的算法在重塑图像上执行.实验结果表明,该算法具有很好的分割效果和较强的抗噪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
3	黄宁宁	新疆大学信息科学与工程学院	4	26	4.0	4.0
4	余银峰	新疆大学信息科学与工程学院	7	24	4.0	4.0