一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

• 作者: 朱威威 李艳灵 赵岩松
• 来源期刊: 信阳师范学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 图像分割 矩阵 集合划分 核距离
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 应用技术研究
• 页码范围: 146-152
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0972.2019.01.026

摘要

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳灵	信阳师范学院计算机与信息技术学院	46	146	6.0	9.0
2	赵岩松	信阳师范学院计算机与信息技术学院	4	10	2.0	3.0
3	朱威威	信阳师范学院计算机与信息技术学院	5	7	2.0	2.0