-
题名FCM改进方法在图像分割中的知识发现
被引量:1
- 1
-
-
作者
汪克峰
钱进
李仁璞
-
机构
江苏理工学院计算机工程学院
-
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2020年第3期55-61,共7页
-
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20161199)。
-
文摘
考虑到图像存在异常像素,将邻域因素考虑在内对模糊C-均值聚类算法(FCM)和异常像素检测算法(APD)提出了改进。首先,提出了邻域因素的邻域-FCM(N-FCM),然后,提出了模糊异常像素检测算法(Fuzzy-APD)。实验过程中,选择噪声图像、彩色图像作为实验图像,对FCM和N-FCM算法进行性能比较,证实相比于FCM算法,N-FCM算法的收敛性明显提高,图像分割的正确率进一步改善;同时从图像中获取部分像素进行异常像素检测,实验证实相比于异常像素检测,Fuzzy-APD准确性更高。
-
关键词
模糊C-均值聚类算法
异常像素检测
图像分割
邻域因素
-
Keywords
fuzzy C-means clustering algorithm
abnormal pixel detection
image segmentation
neighborhood factors
-
分类号
TP
[自动化与计算机技术]
-