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综合馆
一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法
  • 摘要

    模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.

  • 作者

    王昭  范九伦  娄昊  赵凤  WANG Zhao  FAN Jiu-lun  LOU Hao  ZHAO Feng 

  • 作者单位

    西安邮电大学通信与信息工程学院,西安,710061/武警工程大学信息工程系,西安,710086

  • 刊期

    2014年9期 ISTIC PKU

  • 关键词

    图像分割  模糊C-均值  直觉模糊集  空间邻域  image segmentation  fuzzy C-means  intuitionistic fuzzy set  spatial neighbor 

参考文献
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34.204.191.31