文献类型：期刊文章

作　　者：依玉峰[1,2] 高立群[1,2] 郭丽[3]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819 [2]东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819 [3]天津医科大学医学影像系,天津300203

出　　处：《东北大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81000639)

年　　份：2012

卷　　号：33

期　　号：2

起止页码：178-181

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：用传统模糊c均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散.针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法.算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布的连续性.分别对3类具有不同特征的图像进行仿真实验,结果表明,与传统FCM算法相比,本文算法分割结果更加精确,更能满足用户的实际需要.

关 键 词：模糊C均值聚类 图像分割 全局空间相似性度量  全局灰度相似性度量  空间分布  

分 类 号：TP391]