基于特征加权的自适应FCM彩色图像分割算法

摘要：

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在需预先给出初始聚类数目,且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题.通过引入ReliefF技术进行特征加权,结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM彩色图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像分割效果,分割结果优于现有FCM图像分割方案.

关键词：图像分割、模糊C-均值聚类、ReliefF技术、聚类有效性

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60773031,60873222;计算机软件新技术国家重点实验室南京大学开放基金A200702;视觉与听觉信息处理国家重点实验室北京大学开放基金0503;辽宁省教育厅高等学校科研项目2008351;大连市科技基金2006J23JH020;"图像处理与图像通信"江苏省重点实验室苏州大学开放课题基金KJS0602

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：281-284