基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

被引:13
作者
甄文智
范九伦
谢维信
不详
机构
[1] 西安电子科技大学电子工程学院
[2] 西安邮电学院信息与控制系
[3] 深圳大学校长办公室 西安
[4] 西安
[5] 深圳)
关键词
模糊C-均值聚类; 硬C-均值聚类; 图像分割;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。
引用
收藏
页码:86 / 88
页数:3
相关论文
共 2 条
[1]   一种新的高效软聚类方法: [J].
裴继红,范九伦,谢维信 .
电子学报, 1998, (02) :83-86
[2]   基于二维直方图的图象模糊聚类分割方法 [J].
刘健庄 .
电子学报, 1992, (09) :40-46