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Entropy-like distance driven fuzzy clustering with local information constraints for image segmentation

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2021年第1期28卷 24-40页

作者： Wu Chengmao Cao Zhuo School of Electronic Engineering Xi'an University of Posts and TelecommunicationsXi'an 710121China

To improve the anti-noise ability of fuzzy local information C-means clustering, a robust entropy-like distance driven fuzzy clustering with local information is proposed. This paper firstly uses Jensen-Shannon divergence to induce a symmetric entropy-like divergence. Then the root of entropy-like divergence is proved to be a distance measure, and it is applied to existing fuzzy C-means(FCM) clustering to obtain a new entropy-like divergence driven fuzzy clustering, meanwhile its convergence is strictly proved by Zangwill theorem. In the end, a robust fuzzy clustering by combing local information with entropy-like distance is constructed to segment image with noise. Experimental results show that the proposed algorithm has better segmentation accuracy and robustness against noise than existing state-of-the-art fuzzy clustering-related segmentation algorithm in the presence of noise.

关键词： fuzzy clustering image segmentation entropy-like divergence robust clustering algorithm

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