文档名：基于多尺度核模糊聚类的图像分割算法
摘要：针对现有的模糊聚类算法容易受到噪声影响,难以实现精准分割的问题,提出一种基于多尺度核模糊聚类的图像分割算法.首先,利用高斯滤波对分割图像进行多次模糊,构建多尺度空间.然后,利用图像的局部空间信息和权重信息来修改局部模糊因子,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原始欧式度量,增加了其对噪声点和离群值的鲁棒性.将全局隶属度和局部隶属度加权,二次修正隶属度的划分.最后,使用滤波后的上层图像聚类结果依次指导下层图像聚类,避免了随机初始化,有效抑制噪声,提升算法的分割性能.为验证算法的有效性,与其他8种聚类算法进行对比分析,结果表明:所提算法在噪声污染和复杂图像中能够取得较好的分割结果.
作者：龙建武 陈都Author：LONGJianwu CHENDu
作者单位：重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(21)
分类号：TP391
关键词：邻域信息 模糊C均值 多尺度滤波 隶属度约束
Keywords：neighborhoodinformation fuzzyc-means multi-scalefilters membershipconstraints
机标分类号：TP391.41TN911.73TP18
在线出版日期：2023年12月18日
基金项目：重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目，国家自然科学基金，重庆市科委基础科学与前沿技术研究项目，重庆市教委人文社科研究重点项目，重庆理工大学研究生创新项目，重庆市教育委员会人文社会科学研究青年项目基于多尺度核模糊聚类的图像分割算法[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(21)龙建武 陈都针对现有的模糊聚类算法容易受到噪声影响,难以实现精准分割的问题,提出一种基于多尺度核模糊聚类的图像分割算法.首先,利用高斯滤波对分割图像进行多次模糊,构建多尺度空间.然后,利用图像的局部空间信息和权重信息来修...参考文献和引证文献
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