一种基于模糊聚类的图象分割方法  

A FUZZY CLUSTERING BASED APPROACH TO IMAGE SEGMENTATION

作　　者：丁震[1] 胡钟山[1] 杨静宇 唐振民 邬永革 

机构地区：[1]南京理工大学计算机科学与工程系

出　　处：《计算机研究与发展》1997年第7期536-541,共6页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家教委博士点基金;国家自然科学基金

摘　　要：模糊Ｃ－均值（ＦＣＭ）算法用于图象分割，是一种非监督模糊聚类后标定的过程．但是，ＦＣＭ算法存在着一些不足，进而限制了它在某些方面的应用．本文提出了一种基于模糊聚类的图象分割方法，较好解决了ＦＣＭ算法所遇到的问题．Fuzzy C means (FCM) clustering can be used for image segmentation,which is a procedure of the label following a unsupervised fuzzy clustering.However,there are some deficiencies in the FCM algorithm,which limit its application in some aspects.A fuzzy clustering based approach to image segmentation is proposed in this paper,which conquers the deficiencies encountered in FCM.The feasibility of the approach is proved mathematically and experimentally.

关 键 词：图象分割 模糊聚类 直方图分析 计算机视觉 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]