针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图...针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图像中给定的相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息;其次,计算每个像素的典型性,并对其进行排序,在每次迭代中更新像素的典型性,提高像素聚类的准确性,解决在聚类过程中存在相似类导致的误分类问题;最后,引入子空间聚类概念,为图像不同维度分配适当的权重,提高彩色图像的分割性能.在含噪合成图像和公开数据集BSDS500,MSRA100和AID上实验结果表明,所提算法的模糊划分系数、模糊划分熵、分割精度和标准化互信息平均值分别达到了95.00%,6.66%,98.77%和95.54%,均优于对比的同类算法.展开更多
模糊C均值聚类作为聚类的一种有效方法在数据挖掘和信息检索等领域得到广泛的应用,初始中心和初始隶属度矩阵的建立是决定模糊C均值聚类效果的关键.本文提出一种基于文本主题空间的模糊C均值聚类算法TS2FCM(Topic Sub-Space based Fuzzy...模糊C均值聚类作为聚类的一种有效方法在数据挖掘和信息检索等领域得到广泛的应用,初始中心和初始隶属度矩阵的建立是决定模糊C均值聚类效果的关键.本文提出一种基于文本主题空间的模糊C均值聚类算法TS2FCM(Topic Sub-Space based Fuzzy C-Means),通过对能够代表文本主题的关键短语(salient phrase)的提取来建立主题子空间,利用主题子空间中的文本向量来提取初始中心和初始隶属度矩阵.实验表明,TS2FCM取得了较好的聚类效果.展开更多
针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点...针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点。通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性。展开更多
文摘针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图像中给定的相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息;其次,计算每个像素的典型性,并对其进行排序,在每次迭代中更新像素的典型性,提高像素聚类的准确性,解决在聚类过程中存在相似类导致的误分类问题;最后,引入子空间聚类概念,为图像不同维度分配适当的权重,提高彩色图像的分割性能.在含噪合成图像和公开数据集BSDS500,MSRA100和AID上实验结果表明,所提算法的模糊划分系数、模糊划分熵、分割精度和标准化互信息平均值分别达到了95.00%,6.66%,98.77%和95.54%,均优于对比的同类算法.
文摘针对传统图像分割算法对不同类型噪声敏感性缺陷的问题,基于临近像素空间距离的模糊C均值聚类算法即SF-CM(fuzzy C means clustering algorithm based on the space distance of the nearest pixels)算法,采用核化的空间距离公式,将点到点之间的距离转化为点到空间的距离,很好的平衡了考察像素点临近像素点的灰度信息与位置信息间的关系,进一步克服了临近像素的位置差异对考察像素影响不同的缺点。通过在合成图像和自然图像上的大量实验并与几个传统算法进行对比,不仅表现出了很强的抗干扰能力,提高了聚类精度,并且很好的保留了原图像边缘等细节信息,体现出了较强的鲁棒性。
