原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法.首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空间距离量度;最后,利用改进后的算法对图像进行分割.为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie-Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准.实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性.
推荐文章
FCM与马氏空间约束条件下的快速图像分割技术研究
图像分割
马氏空间约束
模糊C均值聚类
基于改进的 FCM算法图像分割研究
模糊C均值聚类
自适应滤波
道岔缺口
鲁棒性
改进的基于核函数的FCM图像分割算法
图像分割
模糊C均值
核函数
图像的空间信息
基于马氏距离的FCM图像分割算法
模糊C均值聚类
图像分割
马氏距离
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于核函数与马氏距离的FCM图像分割算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 核函数 马氏距离 图像分割 模糊聚类 邻域信息 空间信息
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 611-614,624
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0571
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 王燕 兰州理工大学计算机与通信学院 61 433 12.0 17.0
2 段亚西 兰州理工大学计算机与通信学院 4 0 0.0 0.0
3 亓祥惠 兰州理工大学计算机与通信学院 3 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (24)
共引文献  (23)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1987(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2016(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2017(7)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(1)
2018(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
核函数
马氏距离
图像分割
模糊聚类
邻域信息
空间信息
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
论文1v1指导