显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

摘要：

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法.使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息.的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能.实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果.

关键词：图像分割、模糊聚类、直觉模糊聚类、空间信息、显著信息

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61571361,61102095,61671377;西安邮电大学西邮新星团队资助xyt2016-01

在线出版日期：2018-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：21-27