科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。
-
单位西安邮电大学; 电子工程学院
