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图像分割的自适应FKCN方法  
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【英文篇名】 Adaptive FKCN Method for Image Segmentation
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【作者】 王磊; 戚飞虎;
【英文作者】 WANG Lei; QI Fei hu(Department of Computer Science and Engineering; Shanghai Jiaotong University; Shanghai 200030; China);
【作者单位】 上海交通大学计算机系;
【文献出处】 电子学报 , ACTA ELECTRONICA SINICA, 编辑部邮箱 2000年 02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】 自适应模型; 图像分割; 模糊聚类; Kohonen网络;
【英文关键词】 adaptive model; image segmentation; fuzzy clustering; Kohonen network;
【摘要】 模糊Kohonen聚类网络 (FKCN)是一种自组织模糊神经网络 ,由于它巧妙地将模糊c 均值 (FCM)的概念引入Kohonen网络的学习机制中 ,所以在处理图像中广泛存在的模糊性和不确定性时表现出强大的优势 .但将它用于图像分割时却存在着许多缺陷 ,如网络节点无法自动确定、网络收敛速度慢、计算量大等 ,从而使FKCN的应用受到限制 .针对这些问题 ,本文提出了一种能根据目标图像的灰度分布特征自动确定网络结构的自适应FKCN算法 .通过采用新的模糊算子及在网络学习过程中变换迭代样本空间 ,大大加快了网络的收敛速度、改善了分割结果 .
【英文摘要】 Fuzzy Kohonen clustering network(FKCN) is a kind of self organizing fuzzy neural network.It shows great super iority in processing the ambiguity and uncertainty of image for its integration of the fuzzy c means(FCM) conception into the learning mechanism of Kohonen network.But there are many defects such as the number of network nodes can't be determined automatically,the speed of network convergence is very slow,and the computation cost is too large,when using FKCN to segment images.To over come ...
【基金】 国家自然科学基金
【分类号】 TN911.73
【正文快照】 1 引言  图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.图像分割的目的在于根据某些特征将一幅图像分成若干有意义的区域,使得这些特征在某一区域内表现一致或相似,而在不同区域间表现出明显的不同.多年来,已经提出了许多不同

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