计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
5期
184-185,188
,共3页
杨道普%马秋禾%石磊%陈科
楊道普%馬鞦禾%石磊%陳科
양도보%마추화%석뢰%진과
直方图%模糊C-均值聚类算法(FCM)%硬C-均值聚类算法(HCM)%半模糊加权聚类%Otsu%影像分割
直方圖%模糊C-均值聚類算法(FCM)%硬C-均值聚類算法(HCM)%半模糊加權聚類%Otsu%影像分割
직방도%모호C-균치취류산법(FCM)%경C-균치취류산법(HCM)%반모호가권취류%Otsu%영상분할
histograms%Fuzzy C-Means clustering(FCM)%Hard C-Means clustering(HCM)%semi-WFCM%Otsu%image segment
通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并时一副97658k的影像进行处理,证明了该算法效率高.
通過分析影像數據的特點,利用直方圖的統計特性,結閤HCM收斂速度快的優點,提齣瞭一種基于直方圖加權的半模糊化的聚類算法,此方法結閤瞭全跼與跼部信息,提高瞭聚類的速度,改善瞭聚類的效果;採用Lena和腦影像實驗與傳統算法作比較證明瞭該算法的效果更好,併時一副97658k的影像進行處理,證明瞭該算法效率高.
통과분석영상수거적특점,이용직방도적통계특성,결합HCM수렴속도쾌적우점,제출료일충기우직방도가권적반모호화적취류산법,차방법결합료전국여국부신식,제고료취류적속도,개선료취류적효과;채용Lena화뇌영상실험여전통산법작비교증명료해산법적효과경호,병시일부97658k적영상진행처리,증명료해산법효솔고.
To consider the feature of image data,this paper proposes a weighted semi-fuzzy C-means algorithm.The weight is derived from histograms of image.The method also takes in HCM's advantage.Considering the local and the entire information,it acquires a better effect.Compared with traditional methods.the test experiment with Lena and brain image demonstrates effectiveness of the algorithm,and the experiment of processing a larger image is given to show the method is faster.
