一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

朱威威,赵岩松,李艳灵

引用本文: 朱威威,赵岩松,李艳灵. 一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版). shu
Citation:  ZHU Weiwei,ZHAO Yansong,LI YanlingA Robust Adaptive Fuzzy Clustering Segmentation Algorithm Based on Set Partition[J]. Journal of Xinyang Normal University (Natural Science Edition). shu

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

    作者简介: 朱威威(1989—),男,河南周口人,助教,硕士研究生,主要研究方向为图像分割;
  • 基金项目: 国家自然科学基金项目(61572417);河南省高校重点科研项目(17A520012)

摘要: 模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.

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  • 收稿日期:  2018-02-05
  • 录用日期:  2018-05-08
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

    作者简介:朱威威(1989—),男,河南周口人,助教,硕士研究生,主要研究方向为图像分割
  • 1.信阳师范学院 计算机与信息技术学院,河南 信阳 464000;2.信阳学院 现代教育技术中心,河南 信阳 464000
基金项目:  国家自然科学基金项目(61572417);河南省高校重点科研项目(17A520012)

摘要: 模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.

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