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基于邻域的模糊C-均值图像分割算法

Neighborhood-based fuzzy C-mean image segmentation algorithm

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【作者】 沙秋夫刘海宾何希勤刘向东

【Author】 SHA Qiu-fu1,LIU Hai-bin1,HE Xi-qin1,LIU Xiang-dong2(1.Institute of Applied Mathematics,University of Anshan Science & Technology,Anshan Liaoning 114044,China;2.Dept.of Computer Science,Dalian Nationalities University,Dalian Liaoning 116600,China)

【机构】 鞍山科技大学应用数学研究所大连民族学院计算机系 辽宁鞍山114044辽宁鞍山114044辽宁大连116600

【摘要】 给出了一种改进的模糊C-均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息,在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果,并可以减少图像噪声。另外,通过引入聚类数目自动获取与聚类中心初始化的算法,一定程度上减少了算法的迭代次数。

【Abstract】 This paper proposed an improved fuzzy C-mean image segmentation algorithm.This algorithm incorporated spatial information,it yielded regions more homogeneous and removed noisy spots.On the other hand,brought in an automatic number extraction and cluster center initialization algorithm,which reduced the iteration count.

【关键词】 模糊C-均值图像分割邻域聚类
【Key words】 FCM(fuzzy C-mean)image segmentationneighborhoodcluster
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60573124)
  • 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2007年12期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】12
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