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FCM与马氏空间约束条件下的快速图像分割技术研究*
引用本文:刘思远,李晓峰,吴宏刚,李在铭. FCM与马氏空间约束条件下的快速图像分割技术研究*[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(8): 220-222
作者姓名:刘思远  李晓峰  吴宏刚  李在铭
作者单位:电子科技大学,通信与信息工程学院,成都,610054
基金项目:国家自然科学基金 , 国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:提出了一种FCM与马氏空间约束的快速图像分割技术.在FCM图像分割算法的基础上,引入了Markov 随机场用以描述图像分割中的空间约束信息,并通过多级级联的方式获得最后的图像分割结果.这样既克服了传统模糊C均值聚类算法只考虑图像中的数值特征信息,忽略像素间的空间约束关系的缺点,又最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性.实验证明,与其他模糊C均值聚类算法相比,本文方法有更好的可靠性与有效性.

关 键 词:图像分割  马氏空间约束  模糊C均值聚类  空间约束  条件  快速图像分割  技术研究  clustering  fuzzy  constraint  spatial  Markov  based  image segmentation  fast  方法  验证  有效性  计算  图像分割算法  约束关系  像素  特征信息
文章编号:1001-3695(2007)08-0220-03
修稿时间:2006-05-21

Research of fast image segmentation based on Markov spatial constraint and fuzzy C means clustering
LIU Si yuan,LI Xiao feng,WU Hong gang,LI Zai ming. Research of fast image segmentation based on Markov spatial constraint and fuzzy C means clustering[J]. Application Research of Computers, 2007, 24(8): 220-222
Authors:LIU Si yuan  LI Xiao feng  WU Hong gang  LI Zai ming
Affiliation:(School of Communication & Information Engineering, University of Electronic Science & Technology of China, Chengdu 610054, China)
Abstract:This paper put forward a novel image segmentation technology based on Markov spatial constraint and fuzzy C means (FCM) clustering. Based on fuzzy segmentation information drawn from standard fuzzy C means clustering algorithm, the algorithm used Markov random filed to represent the spatial constraint information of image segmentation result. The new approach avoided the defect of standard FCM algorithm and kept the computation simplicity. The results of experiment prove the robustness and validity.
Keywords:image segmentation   Markov spatial constraint   fuzzy C-means clustering
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