基于广义Ⅱ型模糊聚类的图像分割算法

• 作者: 加小红 徐鑫 薛丁华 陈景文 雷涛
• 来源期刊: 陕西科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 广义Ⅱ型模糊C均值 模糊因子 图像分割
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 机械、电气工程与信息技术
• 页码范围: 154-163
• 页数: 10页
• 分类号: TM761
• 字数: 8378字
• 语种: 中文

摘要

尽管广义Ⅱ型模糊C均值聚类算法将Ⅱ型模糊集引入到模糊C均值聚类(FCM)中以提升算法对复杂数据的分类性能,然而该方法忽略了数据的空间分布信息,导致算法在图像分割中的鲁棒性较差.针对该问题,提出一种基于邻域信息的广义Ⅱ型模糊C均值聚类算法.该算法利用高斯函数作为语言模糊项参数,并利用语言模糊项参数构建带有模糊因子的二级模糊隶属度函数,通过整合图像的空间邻域信息以优化目标函数,最后通过迭代寻优以实现图像的准确分割.实验结果表明,该算法能够利用二级模糊隶属度实现更好的图像分割效果,分割结果优于改进的FCM算法及广义Ⅱ型FCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈景文	陕西科技大学电气与控制工程学院	73	222	8.0	12.0
2	雷涛	陕西科技大学电子信息与人工智能学院	11	12	3.0	3.0
3	薛丁华	陕西科技大学电气与控制工程学院	3	1	1.0	1.0
4	徐鑫	陕西科技大学电气与控制工程学院	1	0	0.0	0.0
5	加小红	陕西科技大学电气与控制工程学院	4	5	1.0	2.0