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摘要:
图像分割是图像分析、图像理解的前提和关键,其结果直接决定着图像分析和理解的质量.模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法是一种常用的图像分割算法.然而,由于经典的FCM算法只考虑像素自身,从而对外围噪声比较敏感.因此,提出了一种改进的用于图像分割的FCM聚类算法.该算法通过利用核方法修改FCA-NLASC算法中的目标函数而实现,即用核距离替代FCA-NLASC中的欧氏距离,相应地得到核FCA-NLASC聚类算法——KNLASC-FCM聚类算法.利用提出的算法分别进行人工合成图像和实际图像的实验结果表明,当图像含有噪声时,与算法FCA-NLASC相比,KNLASC-FCM算法在主观视觉、客观量化两方面的评价中均具有更好的分割性能.
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文献信息
篇名 用于图像分割的非局部空间约束的核FCM算法
来源期刊 南京师大学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像分割 模糊C均值 模糊聚类 核方法 空间约束
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 全国机器学习会议论文专栏
研究方向 页码范围 122-128
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 4168字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4616.2019.03.016
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 张文娟 淮海工学院计算机工程学院 12 99 5.0 9.0
2 康家银 淮海工学院电子工程学院 6 73 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
模糊C均值
模糊聚类
核方法
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
南京师大学报(自然科学版)
季刊
1001-4616
32-1239/N
大16开
南京市宁海路122号南京师范大学
1955
chi
出版文献量(篇)
2319
总下载数(次)
4
总被引数(次)
17979
相关基金
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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