自适应属性加权2维FCM分割算法

摘要：

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法.方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题.结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍.结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要.同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性.

关键词：模糊C均值聚类、直方图、属性加权、图像分割

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61136002;国家自然科学基金项目61073106;陕西省自然科学基金项目2014JM8331,2014JQ5138,2014JM8307;陕西省教育厅自然科学资金项目2013JK1129The State Key Program of National Natural Science Foundation of China61136002;National Natural Science Foundation of China61073106

在线出版日期：2015-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1331-1339