基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割
Image segmentation based on watershed and improved fuzzy C-means clustering作者机构：重庆大学数学与统计学院重庆401331
出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)
年 卷 期：2011年第28卷第12期
页 面：4773-4775页
核心收录：
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：中央高校基金资助项目(CDJXS11 10 00 32)
摘 要：针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻域信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法。该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心;最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函数。实验表明,该方法分割速度快、抗噪能力强,实现了图像的较优分割。
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