留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

黄永林 叶玉堂 乔闹生 陈镇龙

黄永林, 叶玉堂, 乔闹生, 等. 基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割[J]. 强激光与粒子束, 2011, 23.
引用本文: 黄永林, 叶玉堂, 乔闹生, 等. 基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割[J]. 强激光与粒子束, 2011, 23.
huang yonglin, ye yutang, qiao naosheng, et al. Infrared image segmentation based on fast fuzzy C-means clustering[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2011, 23.
Citation: huang yonglin, ye yutang, qiao naosheng, et al. Infrared image segmentation based on fast fuzzy C-means clustering[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2011, 23.

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

Infrared image segmentation based on fast fuzzy C-means clustering

计量
  • 文章访问数:  1351
  • HTML全文浏览量:  150
  • PDF下载量:  476
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2011-06-28

基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割

摘要: 针对模糊C均值(FCM)聚类图像分割需要预先知道类别数及计算量较大的问题,提出了新的快速FCM改进方法。首先,利用边缘信息进行邻域搜索得到种子像素;通过区域生长快速获得区域分割类别数和对应的聚类中心值,并将图像分成确定类别的区域和未确定类别的区域;最后利用所得的聚类中心值和 FCM算法对未确定类别区域进行聚类。实验证明,本文提出的改进方法大大减少了计算量,显著提高了图像分割速度,而且由于聚类考虑了相邻像素点的关系,图像分割结果能够清晰地保留目标轮廓,提高了图像分割的质量。

English Abstract

黄永林, 叶玉堂, 乔闹生, 等. 基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割[J]. 强激光与粒子束, 2011, 23.
引用本文: 黄永林, 叶玉堂, 乔闹生, 等. 基于快速模糊C均值聚类算法的红外图像分割[J]. 强激光与粒子束, 2011, 23.
huang yonglin, ye yutang, qiao naosheng, et al. Infrared image segmentation based on fast fuzzy C-means clustering[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2011, 23.
Citation: huang yonglin, ye yutang, qiao naosheng, et al. Infrared image segmentation based on fast fuzzy C-means clustering[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2011, 23.

目录

    /

    返回文章
    返回