基于特征加权的自适应FCM彩色图像分割算法

被引：18

作者：

杨红颖 ^{[1
]}

王向阳 ^{[1
,2
]}

王春花 ^{[1
]}

机构：

[1] 辽宁师范大学计算机与信息技术学院

[2] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

来源：

计算机科学 | 2009年 / 36卷 / 08期

关键词：

图像分割; 模糊C-均值聚类; ReliefF技术; 聚类有效性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在需预先给出初始聚类数目,且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题。通过引入ReliefF技术进行特征加权,结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM彩色图像分割算法。实验结果表明,该算法可以有效地提高图像分割效果,分割结果优于现有FCM图像分割方案。

引用

页码：281 / 284

页数：4