核空间隐马尔可夫随机场图像模糊聚类

• 作者: 何晶 吴成茂
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值算法 隐马尔可夫随机场 核函数 先验概率函数
• 年，卷（期）: 2016,（22）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 185-191
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0451

摘要

针对模糊C均值算法未考虑图像邻域信息，导致其分割效果不好的不足，结合隐马尔可夫随机场和高斯核函数，提出核空间隐马尔可夫随机场模糊C均值聚类算法。引入隐马尔可夫随机场，在目标函数中引入像素的空间邻域信息，使得分割算法对噪声鲁棒性增强；引入核函数，将样本点非线性变换映射到高维特征空间，增强图像分割的抗干扰能力，保持图像的细节信息。对标准灰度图像添加噪声，用以验证算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示，改进算法具有更好的抗噪能力。

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	何晶	西安邮电大学电子工程学院	8	25	3.0	4.0