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题名利用空间信息的核模糊C均值聚类算法
被引量：3
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作者
王丹丹
李彬
陈武凡
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机构
南方医科大学生物医学工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第33期82-83,111,共3页
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基金
国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2003CB716101)
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文摘
模糊聚类,特别是模糊C均值聚类算法(FCM)广泛地运用到图像的分割中。但是传统的算法未对数据对特征进行优化,亦未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想。在FCM目标函数中引入核函数,用内核引导距离代替传统的欧式距离,同时考虑到邻近象素的影响,增加了空间约束项,提出了利用空间信息的核FCM算法。通过对模拟图和仿真脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以有效的分割含有噪声图像。
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关键词
图像分割
核方法
模糊C均值聚类算法
图像的空间信息
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Keywords
image segmentation
kernel method
Fuzzy C-Means algorithm（FCM）
spatial information of image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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