稳健模糊C-均值聚类算法在图像分割中的应用研究

张辉

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模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中.由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感.针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出.通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项.本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第6期|45-4751|共4页
作者
张辉;
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作者单位

北京交通大学计算机与信息技术学院;

北京;

100044;

河北大学数学与计算机学院;

河北;

保定;

071002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
模糊C-均值聚类; 图像分割; 稳健性; 去噪;

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