红外图像分割的改进模糊C均值聚类方法

• 作者: 李静静 魏英姿
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像分割 模糊C均值算法 聚类中心 轮廓指标
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3260字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1205-0382

摘要

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数，提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题，提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏英姿	沈阳理工大学信息科学与工程学院	26	114	7.0	9.0
5	李静静	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	4	1.0	1.0