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摘要:
在聚类分析过程中,欧氏距离是最为常用的距离度量方法,而传统的基于欧氏距离的图像分割方法没有综合考虑空间信息和邻域特征等因素.提出了一种用邻域中值加权欧氏距离替代欧氏距离的度量方法,同时植入像素空间约束信息,这样可以利用更多的图像空间信息来改善图像分割质量.通过对多幅图像的分割实验结果表明,与已有的算法相比,本算法不仅能提升图像分割效果,具有更好的噪声抵抗性,同时能加速算法的收敛速度,从而提高了分割效率.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 带空间约束的邻域中值加权FCM图像分割算法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 聚类 欧氏距离 图像分割 邻域中值加权 空间约束
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 931-935
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 4200字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.05.017
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 杨军 兰州交通大学电子与信息工程学院 71 349 10.0 15.0
2 柯运生 兰州交通大学电子与信息工程学院 1 2 1.0 1.0
3 王茂正 兰州交通大学自动化与电气工程学院 2 4 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
聚类
欧氏距离
图像分割
邻域中值加权
空间约束
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
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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