基于鲁棒性的广义FCM图像分割算法

• 作者: 邓捷 陈宝靖
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: FCM 广义平均值 图像分割 空间约束
• 年，卷（期）: 2016,（8X）
• 页码范围: 185-186
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41

摘要

模糊C均值(FCM)是一种有效的图像分割算法,由于忽略了图像的邻域信息,所以对噪声图像缺乏足够的鲁棒性,传统FCM算法的目标函数是由欧式距离与模糊隶属度相乘所得,而该广义FCM是由这两项通过求广义平均值所得,同时模糊隶属度和聚类中心包含了邻域信息的广义平均值,在组合距离中引入了局部空间信息和观察信息,因此广义FCM算法对噪声图像有较好的鲁棒性,实验结果表明,该算法比FCM、HMRF有更好的鲁棒性和较高的运算效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宝靖	国网甘肃省电力公司信息通信公司信息通信调控中心	18	24	3.0	4.0
2	邓捷	国网甘肃省电力公司信息通信公司信息通信调控中心	5	5	1.0	2.0