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一种基于属性均值聚类的图像分割方法
1
作者
杨迎卯
阮波
王珣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第B06期204-206,共3页
为了降低图像噪声以及边界模糊对图像分割的影响,把属性均值聚类的思想应用于图像分割。首先,采用自己设计的非线性自适应滤波器对图像进行降噪预处理,接着采用模糊熵进行粗分割。最后,针对由于人工设置初始隶属度矩阵不当而导致属性均...
为了降低图像噪声以及边界模糊对图像分割的影响,把属性均值聚类的思想应用于图像分割。首先,采用自己设计的非线性自适应滤波器对图像进行降噪预处理,接着采用模糊熵进行粗分割。最后,针对由于人工设置初始隶属度矩阵不当而导致属性均值聚类收剑速度慢的问题,把模糊熵最终得到的隶属度矩阵作为属性均值聚类的初始参数进行二级分割。通过实验表明该方法最终分割出了自己感兴趣的区域,效果较好。
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关键词
模糊熵
柯西属性均值聚类
非线性自适应滤波
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职称材料
题名
一种基于属性均值聚类的图像分割方法
1
作者
杨迎卯
阮波
王珣
机构
中国科学院成都计算机应用研究所
西华大学数学与计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第B06期204-206,共3页
文摘
为了降低图像噪声以及边界模糊对图像分割的影响,把属性均值聚类的思想应用于图像分割。首先,采用自己设计的非线性自适应滤波器对图像进行降噪预处理,接着采用模糊熵进行粗分割。最后,针对由于人工设置初始隶属度矩阵不当而导致属性均值聚类收剑速度慢的问题,把模糊熵最终得到的隶属度矩阵作为属性均值聚类的初始参数进行二级分割。通过实验表明该方法最终分割出了自己感兴趣的区域,效果较好。
关键词
模糊熵
柯西属性均值聚类
非线性自适应滤波
Keywords
fuzzy entropy
Cauchy Attribute Mean Clustering (AMC)
nonlinear adaptable filter
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于属性均值聚类的图像分割方法
杨迎卯
阮波
王珣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
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