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FCM算法用于灰度图象分割的研究
被引量：
50
1
作者
丁震
胡钟山
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杨静宇
唐振民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第5期39-43,共5页
模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针...
模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针对这些问题，本文利用直方图分析的方法，自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值．并针对ＦＣＭ算法和灰度图象的特点，提出了一种适用于灰度图象分割的快速ＦＣＭ算法（ＱＦＣＭ），使得运算的开销降低，聚类分割的速度显著提高，并从数学和实验上证明了该方法的有效性．
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关键词
图象分割
模糊聚类
FCM算法
计算机视觉
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职称材料
题名
FCM算法用于灰度图象分割的研究
被引量：
50
1
作者
丁震
胡钟山
杨静宇
唐振民
机构
南京理工大学信息分院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第5期39-43,共5页
文摘
模糊Ｃ均值（ＦＣＭ）算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图象中存在着模糊和不确定性的特点．但是这种算法存在着一些不足，如聚类数目无法自动确定、运算的开销太大等，因而限制了这种方法的应用．针对这些问题，本文利用直方图分析的方法，自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值．并针对ＦＣＭ算法和灰度图象的特点，提出了一种适用于灰度图象分割的快速ＦＣＭ算法（ＱＦＣＭ），使得运算的开销降低，聚类分割的速度显著提高，并从数学和实验上证明了该方法的有效性．
关键词
图象分割
模糊聚类
FCM算法
计算机视觉
Keywords
Image segmentation, Fuzzy clustering, Fuzzy C-means algorithm, Histogram analysis
分类号
TP391.41 [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
FCM算法用于灰度图象分割的研究
丁震
胡钟山
杨静宇
唐振民
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
50
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