结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

• 作者: 刘璐 吴成茂
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 可能聚类 图像分割 误分率 类内距离 类间距离
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1155-1165
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7459字
• 语种: 中文

摘要

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割.方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性.结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果.结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成茂	西安邮电大学电子工程学院	198	1556	18.0	31.0
2	刘璐	西安邮电大学电子工程学院	12	31	3.0	5.0