结合差分曲率的空间模糊C均值图像分割算法

• 作者: 宋小鹏 张权 李国熊 桂志国
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 图像分割 图像去噪 空间信息 差分曲率
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 392-397
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3484字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2017.05.004

摘要

针对基于空间信息的模糊C均值图像分割算法(sFCM)在对含噪图像分割时,图像的噪声和边缘细节不能同时得到较为正确分割的问题,本文提出了一种结合差分曲率的改进sFCM算法.差分曲率(difference curvature)可以有效地区分图像边缘和平坦区.将差分曲率引入到sFCM算法的空间函数中,算法的函数相关性参数在每个像素点处自适应取值,使改进算法在抗噪性能提高的同时,对图像细节有着更好的分割效果.实验结果表明:在对含噪图像进行分割时,本文提出的改进算法相比于sFCM及其衍生算法具有更好的模糊划分效果,并有效地提升了sFCM算法的抗噪性和对边缘细节的保护能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂志国	中北大学电子测试技术国家重点实验室	108	491	11.0	16.0
5	宋小鹏	中北大学电子测试技术国家重点实验室	19	57	4.0	6.0
6	张权	中北大学电子测试技术国家重点实验室	48	259	9.0	13.0
7	李国熊	中北大学电子测试技术国家重点实验室	1	2	1.0	1.0