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摘要:
针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一,易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题,提出一种基于自适应结构张量的FCM算法,并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制,采用基于各向异性滤波的结构张量;引入图像边缘密度函数,用以衡量图像节点的平滑性,自适应地计算各向异性滤波函数所占比例;定义一种自适应结构张量相似性度量标准,用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性,有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准;采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明,对结构复杂的图像,改进算法获得了更加精确的分割结果.
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后期震荡
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于自适应结构张量的FCM改进算法
来源期刊 东北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像分割 模糊C均值聚类算法 结构张量 高斯函数 各向异性滤波
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 信息与控制
研究方向 页码范围 637-641
页数 5页 分类号 TP391
字数 3693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 高立群 东北大学信息科学与工程学院 201 2757 24.0 42.0
2 李洪军 15 23 3.0 4.0
3 李文娜 东北大学信息科学与工程学院 7 34 4.0 5.0
4 崔兆华 东北大学信息科学与工程学院 7 34 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
图像分割
模糊C均值聚类算法
结构张量
高斯函数
各向异性滤波
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
东北大学学报(自然科学版)
月刊
1005-3026
21-1344/T
大16开
沈阳市和平区文化路3号巷11号东北大学267信箱
8-120
1955
chi
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