非局部模糊C均值聚类图像分割

• 作者: 孙鑫
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 图像分割 模糊C均值 模糊聚类 K均值 空间信息
• 年，卷（期）: 2014,（17）
• 所属期刊栏目: 学术交流
• 页码范围: 186-186,187
• 页数: 2页
• 字数: 2701字
• 语种: 中文

摘要

改进的广义模糊C均值聚类分割算法（GIFP_FCM）是一种新型的模糊聚类算法。然而，GIFP_FCM对噪声很敏感，这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题，本文提出一种新算法，即非局部自适应空间约束聚类算法（FCA_NLASC）。在该方法中，一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像，与GIFP_FCM算法比较，实验结果表明，FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙鑫	中北大学信息与通信工程学院	2	5	1.0	2.0