电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
9期
28-31
,共4页
数据约简%模糊核聚类%图像分割
數據約簡%模糊覈聚類%圖像分割
수거약간%모호핵취류%도상분할
data reduction%fuzzy kernel clustering%image segmentation
模糊核聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,已广泛应用于图像分割领域,但其算法对初值敏感,很大程度上依赖初始聚类中心的选择,并且容易收敛于局部极小值,用于图像分割时,隶属度的计算只考虑了图像中当前的像素探值,而未考虑邻域像素探间的相互关系,故对分割含有噪声图像不理想.故提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法,先通过数据约简,不损失数据聚类结构的前提下对数据进行挖掘,然后在模糊核聚类算法中引入特性核函数,将约简后的数据映射到高维非线性特征空间进行划分,最后再利用表征邻域像素的参数来修正当前空间像素的隶属度.实验结果表明,提出的算法较好地解决了模糊核聚类算法在局部极值处收敛和在迭代过程中出现停滞等问题,最终得到最佳全局聚类,迭代次数降低明显,并具有高鲁棒性、对噪声不敏感的特点.
模糊覈聚類算法是一種結閤無鑑督聚類和模糊集閤概唸的圖像分割技術,已廣汎應用于圖像分割領域,但其算法對初值敏感,很大程度上依賴初始聚類中心的選擇,併且容易收斂于跼部極小值,用于圖像分割時,隸屬度的計算隻攷慮瞭圖像中噹前的像素探值,而未攷慮鄰域像素探間的相互關繫,故對分割含有譟聲圖像不理想.故提齣瞭一種改進的模糊覈聚類圖像分割算法,先通過數據約簡,不損失數據聚類結構的前提下對數據進行挖掘,然後在模糊覈聚類算法中引入特性覈函數,將約簡後的數據映射到高維非線性特徵空間進行劃分,最後再利用錶徵鄰域像素的參數來脩正噹前空間像素的隸屬度.實驗結果錶明,提齣的算法較好地解決瞭模糊覈聚類算法在跼部極值處收斂和在迭代過程中齣現停滯等問題,最終得到最佳全跼聚類,迭代次數降低明顯,併具有高魯棒性、對譟聲不敏感的特點.
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