【摘 要】
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在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声。在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰项目(DZXX-028);江苏省产学研项目(BY2014023-33)
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在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声。在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节。该算法引入2个基于局部信息的图像变体,即平滑和锐化处理后的图像,使之与原始图像一起构成多维度的灰度值向量来替换原始单维的灰度值;再利用核方法提高其鲁棒性;最后添加一个邻域隶属度差异惩罚项很好地修正和增强了最终的分割效果。在人工合成图片的去噪实验中,所提方法取得了近99%的分割正确率,优于Nystrom归一化分割(NNcut)和基于模糊局部信息C均值(FLICM)算法;同时在自然图片和医学图片的对比实验以及参数调控实验中,展现出了其在处理图像噪声和细节时灵活、稳定、健壮且易于调控的特点。
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