改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法

• 作者: 仲崇峰 刘丹 刘智 杨阳
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 图像分割 空间邻域信息 噪声
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 627-633
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3692字
• 语种: 中文

摘要

传统模糊C均值(FCM:Fuzzy C-Means)聚类算法应用于图像分割时,因对噪声较敏感而达不到理想的分割效果.为此,提出了改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法通过对FCM目标函数添加空间邻域信息约束隶属度函数,提高对图像噪声的鲁棒性,使分割的结果更加符合期望.实验结果表明,该算法对噪声具有较强的抑制能力,图像分割时能获得较好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丹	长春理工大学光电工程学院	41	166	8.0	11.0
2	刘智	长春理工大学电子信息工程学院	87	595	12.0	21.0
3	杨阳	长春理工大学电子信息工程学院	42	259	8.0	15.0
4	仲崇峰	长春理工大学电子信息工程学院	2	13	2.0	2.0