改进的KFCM算法及其在感兴趣区域提取中的应用

辛晚霞; 杨明

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基于核函数的FCM算法(KFCM)是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感.针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k’-mearns算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶属度为其邻域隶属度的平均值,提高了算法的抗噪能力.将新算法应用到感兴趣区域提取中,实验结果表明,新算法不需要人为地确定分类数,并且相比传统的FCM算法和KFCM算法能更有效地抑制噪声.

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来源
《电视技术》 |2014年第11期|35-37,41|共4页
作者
辛晚霞; 杨明;
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作者单位

中北大学,山西太原030051;

中北大学,山西太原030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像信号处理;
关键词
FCM算法; KFCM算法; k'-means算法; 图像分割; 感兴趣区域提取;

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