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融合空間信息的改進(jìn)FCM圖像分割算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

1.太原理工大學(xué)軟件學(xué)院;2.太原理工大學(xué) 軟件學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391

基金項目:

國家重點(diǎn)基礎研究發(fā)展計劃(973計劃),國家自然科學(xué)基金項目(面上項目,重點(diǎn)項目,重大項目)


Improved FCM Image Segmentation Algorithm Based on spatial information fusion
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    摘要:

    針對FCM(Fuzzy C-Means)算法在圖像分割時(shí)存在選取初始聚類(lèi)中心不佳與算法抗噪性差的問(wèn)題,提出一種融合空間信息的改進(jìn)FCM圖像分割算法;首先采用了直方圖算法和LOF(Local Outlier Factor)算法自適應地選取初始聚類(lèi)中心,之后使用馬爾科夫隨機場(chǎng)得到先驗概率改進(jìn)目標函數,使用修正隸屬度矩陣的方法改進(jìn)算法流程,最后使用改進(jìn)算法進(jìn)行圖像分割;為驗證該算法性能,使用Berkeley圖像數據集作為實(shí)驗數據,選取Dice系數、JS系數、SA系數、PSNR指數、運行時(shí)間及迭代次數作為評價(jià)標準;實(shí)驗結果表明,該算法能夠獲取更優(yōu)初始聚類(lèi)中心,在處理不同噪聲圖像上有更好的魯棒性。

    Abstract:

    Aiming at the problems of poor selection of initial clustering center and poor noise resistance of Fuzzy C-Means (FCM) algorithm in image segmentation, an improved FCM Image segmentation algorithm integrating spatial information is proposed; Firstly, the histogram algorithm and Local Outlier Factor (LOF) algorithm are used to adaptively select the initial clustering center, then the Markov random field is used to obtain the a priori probability to improve the objective function, the method of modifying the membership matrix is used to improve the algorithm flow, and finally the improved algorithm is used for image segmentation; In order to verify the performance of the algorithm, the Berkeley image data set is used as the experimental data, and Dice coefficient, JS coefficient, SA coefficient, PSNR index, running time and iteration times are selected as the evaluation criteria; Experimental results show that the algorithm can obtain better initial clustering centers and has better robustness in dealing with different noisy images.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉璇,高保祿,王朝輝.融合空間信息的改進(jìn)FCM圖像分割算法計算機測量與控制[J].,2022,30(8):176-182.

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  • 收稿日期:2022-02-28
  • 最后修改日期:2022-03-30
  • 錄用日期:2022-03-30
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-08-25
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