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基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法
被引量：
1
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作者
胡婕
周跃跃
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期286-293,共8页
传统模糊聚类算法(FCM)存在初始聚类中心不确定的问题,在图像分割中没有完全考虑到像素之间的灰度、空间信息.为解决此问题,提出了基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法。用像素点生成一个改进的新距离矩阵,并根据此矩阵特点选取...
传统模糊聚类算法(FCM)存在初始聚类中心不确定的问题,在图像分割中没有完全考虑到像素之间的灰度、空间信息.为解决此问题,提出了基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法。用像素点生成一个改进的新距离矩阵,并根据此矩阵特点选取初始聚类中心;结合方差确定聚类类别数,并消除部分噪声;对聚类结果进行有效性判定,确定最佳的分割结果。与SPFCM算法相比,提出算法的平均准确率提高了4.55%。实验结果表明提出方法能有效提高图像分割的平均准确率,对处理噪声有更好的效果。
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关键词
图像处理
图像分割
模糊聚类算法
新距离矩阵
方差
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题名
基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法
被引量：
1
1
作者
胡婕
周跃跃
机构
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期286-293,共8页
基金
国家自然科学基金
61202100~~
文摘
传统模糊聚类算法(FCM)存在初始聚类中心不确定的问题,在图像分割中没有完全考虑到像素之间的灰度、空间信息.为解决此问题,提出了基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法。用像素点生成一个改进的新距离矩阵,并根据此矩阵特点选取初始聚类中心;结合方差确定聚类类别数,并消除部分噪声;对聚类结果进行有效性判定,确定最佳的分割结果。与SPFCM算法相比,提出算法的平均准确率提高了4.55%。实验结果表明提出方法能有效提高图像分割的平均准确率,对处理噪声有更好的效果。
关键词
图像处理
图像分割
模糊聚类算法
新距离矩阵
方差
Keywords
image processing
image segmentation
fuzzy clustering algorithm
new distance matrix
variance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于新距离矩阵方差的模糊聚类图像分割算法
胡婕
周跃跃
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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