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题名基于深度IFLBP的IFCM聚类图像分割算法
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作者
兰蓉
赵一倓
余晓颖
王博
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机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
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出处
《西安邮电大学学报》
2025年第1期98-106,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62071379,62106196,62071378)。
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文摘
针对直觉模糊C-均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means,IFCM)聚类算法没有考虑图像的纹理及空间信息的问题,提出一种基于深度直觉模糊局部二值模式(Intuitionistic Fuzzy Local Binary Pattern,IFLBP)的IFCM聚类图像分割算法。定义深度邻域的概念,基于深度邻域信息更新邻域像素取值,引入图像的深度直觉模糊纹理特征,并根据图像自身特性设计犹豫阈值的动态获取方式,描述图像纹理信息的不确定性,避免人工设置参数的主观影响。同时,在处理后的特征图提取的纹理信息进行线性和非线性变化的基础上,增强目标与背景的差异,提高分割精度。通过设计图像块间的Jaccard系数,自适应获取纹理项权重,实现图像像素信息与空间信息的有效融合。实验结果表明,所提算法在视觉上有较好的分割效果,且评价指标均达到最优。
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关键词
图像分割
直觉模糊C-均值聚类
直觉模糊局部纹理特征
深度纹理信息
空间信息
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Keywords
image segmentation
intuitionistic fuzzy C-means clustering
intuitionistic fuzzy local texture features
deep texture information
spatial information
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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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