基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割

• 作者: 沙秀艳 王贞俭
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 二维熵 图像分割
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 图形、图形、模式识别
• 页码范围: 183-186
• 分类号: TP391
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.10.041

摘要

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法.采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割.该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷.实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王贞俭	鲁东大学图书馆情报技术部	8	56	5.0	7.0
2	沙秀艳	鲁东大学数学与信息学院	10	164	7.0	10.0