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题名带空间约束的邻域中值加权FCM图像分割算法
被引量:1
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作者
杨军
柯运生
王茂正
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第5期931-935,共5页
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基金
国家自然科学基金(61462059)
中国博士后科学基金(2013M542396)
+1 种基金
人社部留学人员科技活动项目择优资助(重点类)(2013277)
甘肃省高等学校基本科研业务费(214142)
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文摘
在聚类分析过程中,欧氏距离是最为常用的距离度量方法,而传统的基于欧氏距离的图像分割方法没有综合考虑空间信息和邻域特征等因素。提出了一种用邻域中值加权欧氏距离替代欧氏距离的度量方法,同时植入像素空间约束信息,这样可以利用更多的图像空间信息来改善图像分割质量。通过对多幅图像的分割实验结果表明,与已有的算法相比,本算法不仅能提升图像分割效果,具有更好的噪声抵抗性,同时能加速算法的收敛速度,从而提高了分割效率。
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关键词
聚类
欧氏距离
图像分割
邻域中值加权
空间约束
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Keywords
clustering
Euclidean distance
image segmentation
neighborhood median weight
spatialconstraints
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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