结合模糊聚类与支持向量机的图像分割

• 作者: 李雷 魏蕴婕
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 支持向量机 图像分割 空间分布
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.07.022

摘要

提出一种新的混合的图像分割方法，利用模糊C均值聚类与支持向量机两种方法相结合。此方法首先将图像的空间分布信息作为支持向量机的特征分量，再用模糊C均值聚类获得的分类结果作为支持向量机所需的初始训练样本，并对图像的所有像素点进行分类，同一类中的像素点形成一个分割区域，以此获得图像分割。实验表明，此将模糊C均值与支持向量机结合的新方法获得的图像分割效果较好，在一定程度上解决了支持向量机特征维数过大所导致的维数灾难问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雷	南京邮电大学自动化学院	82	539	12.0	18.0
2	魏蕴婕	南京邮电大学自动化学院	1	2	1.0	1.0