利用空间信息的核模糊C均值聚类算法

摘要：

模糊聚类,特别是模糊C均值聚类算法(FCM)广泛地运用到图像的分割中.但是传统的算法未对数据对特征进行优化,亦未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想.在FCM目标函数中引入核函数,用内核引导距离代替传统的欧式距离,同时考虑到邻近象素的影响,增加了空间约束项,提出了利用空间信息的核FCM算法.通过对模拟图和仿真脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以有效的分割含有噪声图像.

关键词：图像分割、核方法、模糊C均值聚类算法、图像的空间信息

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2003CB716101

在线出版日期：2008-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：82-83,111