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J4 ›› 2010, Vol. 32 ›› Issue (6): 45-47.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

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稳健模糊C均值聚类算法在图像分割中的应用研究

张辉   

  1. (1.北京交通大学计算机与信息技术学院,北京 100044;2.河北大学数学与计算机学院,河北 保定 071002)
  • 收稿日期:2009-09-11 修回日期:2009-12-16 出版日期:2010-06-01 发布日期:2010-06-01
  • 通讯作者: 张辉 E-mail:zhanghui@hbu.cn
  • 作者简介:张辉(1981),男,河北安平人,博士生,讲师,CCF学生会员(E200014256G),研究方向为机器学习及其应用。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目( 60875031,90820013);国家973计划资助项目(2007CB311002);河北省自然基金资助项目(F2009000231);河北省教育厅基金资助项目(2008306)

A Study of the Robust Fuzzy CMeans Algorithm  for Image Segmentation

ZHANG Hui   

  1. (1.School of Computer and Information Technology,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044;
    2.School of Mathematics and Computer Science,Hebei University,Baoding 071002,China)
  • Received:2009-09-11 Revised:2009-12-16 Online:2010-06-01 Published:2010-06-01

摘要:

模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中。由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感。针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出。通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项。本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点。

关键词: 模糊C-均值聚类, 图像分割, 稳健性, 去噪-

Abstract:

Fuzzy C-means clustering is one of the important learning algorithms in the field of pattern recognition, which has been applied early to image segmentation. Without considering the spatial information of images, the original fuzzy C-means algorithm is very sensitive to image noise. Lots of robust fuzzy C-means algorithms have been proposed in the literature to solve this problem. A general solution is to add the spatial information to the object function of fuzzy C-means. This paper describes the way of embedding the spatial information and shows the advantages and disadvantages of this method.

Key words: fuzzy C-means clustering;image segmentation;robust;denoise

中图分类号: