文献类型：期刊文章

作　　者：冯衍秋[1] 陈武凡[1] 梁斌[1] 林亚忠[1]

机构地区：[1]第一军医大学生物医学工程系医学图像处理全军重点实验室,广东广州510515

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家973计划项目(No.2008CB716104);国家自然科学基金重点项目(No.30130180)

年　　份：2004

卷　　号：32

期　　号：4

起止页码：645-647

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像.

关 键 词：图像分割 模糊C均值(FCM)聚类  Gibbs随机场(GRF)  多级逻辑模型(MLL)  

分 类 号：TP301.6]