改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法

来源 :兰州理工大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：syj19630113

【摘要】

：

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新的隶属函数,对图像进行二次聚类分割.该算法具有以下优点:1)有效地抑制了噪声的干扰;2)减少了图像的伪斑点;3)把误分类的像素很容易地纠正过来.对两种类型图像的实验分割结

【作者】

：

李明李云松

【机构】

：

兰州理工大学计算机与通信学院

【出处】

：

兰州理工大学学报

【发表日期】

：

2007年03期

【关键词】

：

快速模糊C均值灰度相似性邻域空间特征图像分割鲁棒性 fast fuzzy C-means gray-scale similarity neighbo

【基金项目】

：

甘肃省自然科学基金（3ZS042-B25-007）

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