%0 Journal Article
%T A Fast Automatic Image Segmentation Algorithm Based on Weighting Fuzzy c-Means Clustering<br>基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法
%A YANG Run-ling
%A GAO Xin-bo
%A <br>杨润玲
%A 高新波
%J 中国图象图形学报
%D 2007
%I 
%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 image segmentation
%K weighting fuzzy c-means clustering algorithm
%K cluster validity function<br>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.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=E90F3262971AE5AE574FF63A98758C07&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=59906B3B2830C2C5&iid=59906B3B2830C2C5&sid=0FC8B9772E3A7521&eid=7058971B95CBEC94&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=2&reference_num=10