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期刊文章详细信息

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法  ( EI收录)  

A New Algorithm for Image Segmentation Based on Modified Fuzzy C-Means Clustering

  

文献类型:期刊文章

作  者:杨勇[1] 郑崇勋[1] 林盘[1] 潘晨[1] 顾建文[1]

机构地区:[1]西安交通大学教育部生物信息工程重点实验室,生物医学工程研究所陕西西安710049

出  处:《光电子.激光》

基  金:国家自然科学基金资助项目(30000224;30000056)

年  份:2005

卷  号:16

期  号:9

起止页码:1118-1122

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、核心刊

摘  要:模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。

关 键 词:模糊C均值(FCM)  聚类 图像分割 鲁棒性

分 类 号:TP391.4]

参考文献:

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同被引文献:

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