节点文献

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 马义德钱志柏陈娜

【Author】 MA Yi-de,QIAN Zhi-bai,CHEN Na (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University Lanzhou 730000)

【机构】 兰州大学信息科学与工程学院兰州大学信息科学与工程学院 兰州730000兰州730000

【摘要】 全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。

【Abstract】 The global threshold may not work well for image segmentation with small objects. The image segmented by single dynamic threshold usually contains interference like shadow. The gray image segmentation is a process that the image is labeled after an unsupervised clustering by Fuzzy C-Means(FCM). In consideration without increase of computation complexity, we propose an algorithm for gray image segmentation by creating a threshold matrix obtained by global threshold and dynamic threshold that are the FCM clustering results.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60572011);国家985特色项目(LZ985-231-582627);甘肃省自然科学基金资助项目(YS021-A2-00910)
  • 【文献出处】 电子科技大学学报 ,Journal of University of Electronic Science and Technology of China , 编辑部邮箱 ,2006年03期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】13
  • 【下载频次】283
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络