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一种基于自适应空间信息改进FCM的图像分割算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]周口师范学院计算机科学与技术学院,河南周口466001, [2]西安交通大学计算机科学与技术系,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103143); 河南省科技厅自然科学研究计划项目(132300410276); 河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010B520036)
中文摘要:

为了更好地改善图像分割效果,提出一种自适应空间信息的模糊聚类算法(adaptive spatial information fuzzy clustering,ASIFC)。算法将图像空间信息与FCM算法相结合,改进了FCM算法的目标函数;使用信息最大化识别噪声数据和消除异常值。在合成图像和核磁共振脑部图像数据库Brainweb上的实验结果表明,该算法能自适应地实现图像分割,有效识别噪声数据,解决了FCM的空间信息缺乏问题,增强了算法的鲁棒性,相比其他几种较新的聚类算法,取得了更好的分割效果。

英文摘要:

This paper presented an adaptive spatial information fuzzy clustering algorithm to improve the image segmentation effect. The algorithm combined spatial information of image and FCM algorithm, which improved the objective function of FCM. At the same time,it used information maximization to identify noise data and eliminated outliers. Experiment results on composite images and MRI brain image database Brainweb show that the presented algorithm can segment image adaptively and identify noise data effectively. The algorithm can also solve the lack of spatial information using FCM to segment images, improve algorithm robustness. The proposed algorithm has better image segmentation effect than several advanced clustering algorithms.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049