原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对模糊C均值聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优以及谱聚类算法无法处理样本量过大的问题,提出了一种将模糊C均值聚类算法与谱聚类算法相结合的模糊谱聚类算法应用于彩色图像分割;大致分为三步:第一步对图像进行预处理,将颜色空间由RGB空间转换为Lab空间;第二步对特征空间进行冗余模糊C均值聚类算法得到冗余类;第三步由冗余类的隶属度矩阵和聚类中心矩阵得到冗余类的特征空间,并根据贴进度和传递闭包将该特征空间转换为冗余类的相似度矩阵进行谱聚类,完成冗余类的合并;实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,模糊谱聚类算法对于初始值敏感问题、易陷入局部最优以及只能识别团状的蔟得到了很好的解决,从而使彩色图像分割结果更加合理.
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文献信息
篇名 基于谱分解的模糊C均值算法在彩色图像分割中的应用
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 彩色图像分割 模糊C均值聚类 贴近度 传递闭包
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 设计与应用
研究方向 页码范围 168-171
页数 4页 分类号 TP3
字数 语种 中文
DOI 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.12.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周丽娟 首都师范大学信息工程学院 27 199 9.0 13.0
5 刘雨 首都师范大学信息工程学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
彩色图像分割
模糊C均值聚类
贴近度
传递闭包
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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总被引数(次)
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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