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| 结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法 | |
| 作者单位： | ;1.兰州交通大学电子与信息工程学院 |
| 摘 要： | 针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。 |
| 关 键 词： | 模糊C均值聚类 邻域信息 图像分割 核函数 鲁棒性 |
KERNEL FCM IMAGE SEGMENTATION ALGORITHM BASED ON SPATIAL NEIGHBORING INFORMATION |
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| Keywords: | |
