%0 Journal Article
%T 基于特征散度的自适应FCM图像分割算法
%A 王向阳
%A 王春花
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%R 10.11834/jig.20080511
%X 图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的方法之一，但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点，通过引入特征散度进行距离测度，并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施，提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明，该新算法可以有效地提高图像的分割效果（特别是纹理图像），其分割结果优于现有FCM图像分割方案。
%K 图像分割
%K 模糊C均值聚类
%K Laws纹理测度
%K 聚类有效性
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080511&flag=1