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图像分割中模糊聚类数目的确定
被引量:
7
1
作者
王备
王继成
《计算机技术与发展》
2007年第10期162-164,180,共4页
尽管模糊聚类是一种无监督的分类,但目前的FCM类型的算法却要求聚类原形参数的先验知识(原型数目及类型),否则算法就会产生误导,这就限制了在图像分割中的应用。因此需要对聚类数目给出一个判断算法。通过对图像的灰度直方图中加入它的...
尽管模糊聚类是一种无监督的分类,但目前的FCM类型的算法却要求聚类原形参数的先验知识(原型数目及类型),否则算法就会产生误导,这就限制了在图像分割中的应用。因此需要对聚类数目给出一个判断算法。通过对图像的灰度直方图中加入它的梯度信息,提出了灰度-梯度的二维直方图。该方法能有效地抑制噪声的干扰,更准确地得到聚类数目,使模糊聚类完全无监督化。
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关键词
灰度
-
梯度的二维直方图
模糊C
-
均值聚类
图像分割
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职称材料
题名
图像分割中模糊聚类数目的确定
被引量:
7
1
作者
王备
王继成
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《计算机技术与发展》
2007年第10期162-164,180,共4页
文摘
尽管模糊聚类是一种无监督的分类,但目前的FCM类型的算法却要求聚类原形参数的先验知识(原型数目及类型),否则算法就会产生误导,这就限制了在图像分割中的应用。因此需要对聚类数目给出一个判断算法。通过对图像的灰度直方图中加入它的梯度信息,提出了灰度-梯度的二维直方图。该方法能有效地抑制噪声的干扰,更准确地得到聚类数目,使模糊聚类完全无监督化。
关键词
灰度
-
梯度的二维直方图
模糊C
-
均值聚类
图像分割
Keywords
gradation - gradient two - dimensional histogram
fuzzy C
-
means clustering
image segmentation
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
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1
图像分割中模糊聚类数目的确定
王备
王继成
《计算机技术与发展》
2007
7
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