改进的快速模糊C均值聚类图像分割算法

• 作者: 唐敦兵 蔡祺祥 许芹
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 C均值聚类 图像分割 像素空间 灰度直方图 特征空间 曲线拟合方法 聚类数 初始聚类中心
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 309-314
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2016.40.03.010

摘要

为了提高图像分割的运算速度，该文在将传统模糊C均值（ FCM ）聚类算法应用于图像自动分割的基础上，提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间，实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性，通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明，在有效分割图像的基础上，该算法的运算迭代次数减少了约10％，运行时间减小了约6％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐敦兵	南京航空航天大学机电学院	116	1213	20.0	28.0
2	蔡祺祥	南京航空航天大学机电学院	19	56	4.0	6.0
3	许芹	安徽科技学院电气与电子工程学院	6	22	2.0	4.0