计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2014年
9期
2864-2866,2872
,共4页
王昭%范九伦%娄昊%赵凤
王昭%範九倫%婁昊%趙鳳
왕소%범구륜%루호%조봉
图像分割%模糊C-均值%直觉模糊集%空间邻域
圖像分割%模糊C-均值%直覺模糊集%空間鄰域
도상분할%모호C-균치%직각모호집%공간린역
image segmentation%fuzzy C-means%intuitionistic fuzzy set%spatial neighbor
模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.
模糊C-均值(FCM)算法對圖像譟聲敏感,聚類過程中隻攷慮圖像的數值特徵信息而忽略像素間空間約束關繫,同時單一隸屬度併不能充分描述圖像的不確定性,這使得基于FCM的圖像分割不夠準確.融入跼部信息的改進FCM算法雖然對圖像譟聲有一定魯棒性,但對圖像細節保持不夠,難以分割微小區域.針對上述問題,提齣一種基于直覺模糊集的改進模糊C-均值(IFS_FCM)圖像分割算法.該方法將直覺模糊集理論融入到FCM中,充分攷慮圖像的不確定性,同時在目標函數中引入空間鄰域信息,使得該分割算法對譟聲魯棒性增彊的同時還能保持圖像細節信息.實驗結果錶明,IFS_FCM能穫得更加理想的圖像分割效果.
모호C-균치(FCM)산법대도상조성민감,취류과정중지고필도상적수치특정신식이홀략상소간공간약속관계,동시단일대속도병불능충분묘술도상적불학정성,저사득기우FCM적도상분할불구준학.융입국부신식적개진FCM산법수연대도상조성유일정로봉성,단대도상세절보지불구,난이분할미소구역.침대상술문제,제출일충기우직각모호집적개진모호C-균치(IFS_FCM)도상분할산법.해방법장직각모호집이론융입도FCM중,충분고필도상적불학정성,동시재목표함수중인입공간린역신식,사득해분할산법대조성로봉성증강적동시환능보지도상세절신식.실험결과표명,IFS_FCM능획득경가이상적도상분할효과.
