%0 Journal Article
%T 基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法
%A 杨润玲
%A 高新波
%J 中国图象图形学报
%D 2007
%R 10.11834/jig.20071212
%X 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合，是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率，提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值（FCM）聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制；然后通过塔形分解来缩减聚类样本集；最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明，该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外，为确定分割的最优类别数c，还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数――修正划分模糊度，实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。
%K 图像分割
%K 加权模糊c均值聚类算法
%K 聚类有效性函数
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=2007012377&flag=1