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一种基于自适应空间信息改进FCM的图像分割算法  
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【英文篇名】 Image segmentation algorithm based on FCM optimized by adaptive spatial information
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【作者】 周文刚; 孙挺; 朱海;
【英文作者】 Zhou Wengang; Sun Ting; Zhu Hai; School of Computer Science & Technology; Zhoukou Normal University; Dept. of Computer Science &Technology; Xi'an Jiaotong University;
【作者单位】 周口师范学院计算机科学与技术学院; 西安交通大学计算机科学与技术系;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2015年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像分割; 模糊C-均值; 模糊聚类; 空间信息; 核磁共振脑部图像;
【英文关键词】 image segmentation; fuzzy C-means; fuzzy clustering; spatial information; brain magnetic resonance image;
【摘要】 为了更好地改善图像分割效果,提出一种自适应空间信息的模糊聚类算法(adaptive spatial information fuzzy clustering,ASIFC)。算法将图像空间信息与FCM算法相结合,改进了FCM算法的目标函数;使用信息最大化识别噪声数据和消除异常值。在合成图像和核磁共振脑部图像数据库Brainweb上的实验结果表明,该算法能自适应地实现图像分割,有效识别噪声数据,解决了FCM的空间信息缺乏问题,增强了算法的鲁棒性,相比其他几种较新的聚类算法,取得了更好的分割效果。
【英文摘要】 This paper presented an adaptive spatial information fuzzy clustering algorithm to improve the image segmentation effect. The algorithm combined spatial information of image and FCM algorithm,which improved the objective function of FCM.At the same time,it used information maximization to identify noise data and eliminated outliers. Experiment results on composite images and MRI brain image database Brainweb show that the presented algorithm can segment image adaptively and identify noise data effectively. ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61103143); 河南省科技厅自然科学研究计划项目(132300410276); 河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010B520036)
【更新日期】 2015-07-16
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 710049)图像分割[1~4]是计算机视觉领域的一个热门研究课题。其目的是把给定的图像划分和转换成与真实世界里的物体相关的图案或区域。近几十年,数据聚类技术被广泛应用于模式识别[5]及机器视觉[6]等领域,并取得了很大成功。数据聚类也常被应用于图像分割中。模糊C-均值(FCM)[7

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