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摘要:
模糊C均值聚类(FCM)算法常用于图像的聚类分割中,但常规的FCM算法对噪声的抑制能力较差.许多改进的FCM图像聚类分割算法虽能有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯白噪声,但是对图像中出现的大颗粒背景噪声的抑制效果仍然较弱.提出了一种融合图像滤波技术的FCM图像分割算法,根据噪声尺寸选择滤波窗大小,利用FCM聚类结果构造噪声判定矩阵并设计噪声判定规则,实现滤波窗内噪声点滤波操作.该算法针对人工合成的含噪灰度图像和实际的纤维图像进行了图像分割实验,实验结果表明:本文算法能有效抑制图像中的噪声,特别是大颗粒背景噪声,能获得满意的分割结果.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 一种融合图像滤波的FCM图像分割算法及其应用
来源期刊 华东理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 模糊C均值聚类 图像滤波 图像分割 滤波窗 噪声判定矩阵
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 195-199
页数 5页 分类号 TP391
字数 2949字 语种 中文
DOI
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 万永菁 华东理工大学信息科学与工程学院 30 60 5.0 5.0
2 钱佳 华东理工大学信息科学与工程学院 2 5 1.0 2.0
3 张佩 华东理工大学信息科学与工程学院 2 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
模糊C均值聚类
图像滤波
图像分割
滤波窗
噪声判定矩阵
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
华东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1006-3080
31-1691/TQ
16开
上海市梅陇路130号
4-382
1957
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
2
总被引数(次)
27146
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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