加权方位特征的纹理图像FCM聚类分割
Texture image segmentation based on FCM clustering with weighted position features作者机构：韩山师范学院数学与信息技术系广东潮州521041 井冈山大学信息科学与传媒学院江西吉安343009
出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期：2009年第45卷第14期
页 面：191-193页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：纹理分割 方位特征 加权模糊C均值聚类算法 纹理能量
摘 要：针对自然纹理的弱规则性特点,提出一种结合图像灰度分布、纹理能量统计的加权FCM纹理分割方法,并在该方法中尝试引入水平位置、垂直位置、中心径向距离等三种方位特征参数。实验证明,该加权FCM聚类算法简单高效、可控性强,纹理分割效果明显,其中样本的三种加权方位特征参数能增强区域分割的聚敛度,有效地提高纹理尤其是非均质粗糙纹理的分割精度。
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