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摘要:
传统模糊C均值的隶属度场利用了像素的单点灰度信息,有利于算法保留细节,但去噪能力较弱;而图像的Gibbs随机场较好地刻画了像素的空间分布,有利于算法去噪,但在保留细节方面较差.该文利用邻域信息,动态地判断像素可能所在的位置,对两种场的权重进行自适应调整,从而实现两种场的优势互补.实验表明,该文自适应加权算法在去除噪声的同时可以保留更多的细节.
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文献信息
篇名 结合随机场的自适应加权FCM改进方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 隶属度场 Gibbs随机场 邻域标准差 自适应加权
年,卷(期) 2011,(15) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 171-174
页数 分类号 TP391
字数 3883字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.15.046
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 顾金库 厦门大学计算机科学系 10 42 4.0 5.0
2 蔡茜 厦门大学计算机科学系 7 17 3.0 3.0
3 郝刚 厦门大学计算机科学系 11 43 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
隶属度场
Gibbs随机场
邻域标准差
自适应加权
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
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