【摘 要】
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RFCM是对传统的模糊C均值聚类算法的一个改进算法。但未考虑噪声和邻域间的关系,故无法有效避免噪声影响。为克服以上缺点,提出结合空间邻域和灰度信息的核模糊C均值聚类图像
【机 构】
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中北大学电子测试技术国家重点实验室
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RFCM是对传统的模糊C均值聚类算法的一个改进算法。但未考虑噪声和邻域间的关系,故无法有效避免噪声影响。为克服以上缺点,提出结合空间邻域和灰度信息的核模糊C均值聚类图像分割算法。通过使用一个距离惩罚项,有效地减少噪声对聚类结果的负面影响;通过使用聚类权重有效避免块噪声;引入空间约束项、采用内核感应距离,使分割结果更好地保留了图像细节,分割更加准确。实验结果表明,与FCM、RFCM、NRFCM和KGFCM比较,该算法保留更多图像细节和边缘信息,同时具有较强的抗噪声能力。
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