基于直方图加权的半模糊聚类  

Weighted semi-fuzzy C-means based on histograms

作　　者：杨道普[1] 马秋禾[1] 石磊[1] 陈科[1] 

机构地区：[1]解放军信息工程大学测绘学院,郑州450052

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第5期184-185,188,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并对一副97658k的影像进行处理,证明了该算法效率高。To consider the feature of image data,this paper proposes a weighted semi-fuzzy C-means algorithm.The weight is derived from histograms of image.The method also takes in HCM＇s advantage.Considering the local and the entire information,it acquires a better effect.Compared with traditional methods,the test experiment with Lena and brain image demonstrates effectiveness of the algorithm,and the experiment of processing a larger image is given to show the method is faster.

关 键 词：直方图 模糊C-均值聚类算法(FCM) 硬C-均值聚类算法(HCM) 半模糊加权聚类 OTSU 影像分割 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]