一种改进的模糊C均值图像分割算法

• 作者: 侯向丹 刘洪普 杨乐 顾军华
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 初始聚类中心 图像分割 灰度直方图 邻域
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2016328

摘要

针对传统的模糊C均值(FCM)图像分割算法效率较低和分割结果对噪声敏感等问题,提出了一种改进的模糊C均值图像分割算法,可以有效地根据图像灰度分布信息选取初始聚类中心,同时充分考虑了邻域像素对于聚类的影响.结果表明,该算法能够根据图像特征自动初始化合适数量的近似聚类中心,对噪声图像具有较好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾军华	河北工业大学计算机科学与软件学院	113	947	16.0	26.0
5	侯向丹	河北工业大学计算机科学与软件学院	26	221	7.0	14.0
9	刘洪普	河北工业大学计算机科学与软件学院	14	84	4.0	8.0
13	杨乐	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	12	1.0	2.0