基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法

• 作者: 徐小来 房晓丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊集 直觉模糊聚类 图像分割 核方法 模式识别
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 227-231
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1904-0307

摘要

针对噪声图像模糊性的本质,提出了基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法.采用直觉模糊集描述噪声图像包含的不确定性信息,将图像的灰度信息转换到直觉模糊域进行处理;将模糊核聚类拓展为直觉模糊核聚类,在图像的直觉模糊域进行聚类;通过高斯核函数和欧氏距离分别对像素8-邻域的灰度和空间信息进行建模,综合平衡灰度和空间信息对聚类的作用,并将其作为惩罚项加入到直觉模糊核聚类的目标函数中;通过梯度下降法,推导了迭代求解算法;通过典型的合成图像和自然图像分割实例,验证了所提算法的有效性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房晓丽	湖南信息学院电子信息学院	14	9	2.0	2.0
2	徐小来	湖南信息学院电子信息学院	3	1	1.0	1.0