基于二维阈值化与FCM相混合的图象快速分割方法
DOI: 10.11834/jig.199809222
Keywords: 图象分割,阈值化,模糊聚类,隶属度函数
Abstract:
提出了一种将快速二维阈值化与模糊聚类相混合的图象分割方法，以进一步减少快速二维阈值分割中的噪声与错误分割。实验结果表明，利用这种方法分割信噪比较低的图象，能够在很短的时间内得到较为令人满意的分割结果。此外，本文还讨论了这一方法中隶属度函数的选取对分割结果的影响
| [1] | Brink A D,Thresholding digit images using two-dimensional entropics.Pattern Recognition.1992.25(8):803-808.
|
| [2] | Chen W T,Wen C H,Yang C W.A fast two-dimensional entropic thresholding algorthm.Pattern Recognition,1994.27:885-893.
|
| [3] | Ruspini E H,A vew approsch to clustering,Inf.Control.1969.15:22-32.
|
| [4] | Bezdek J C.Cluster Validity with fuzzy sets,J,Cybern.3 1974.3:58-73.
|
| [5] | 叶秀清 顾伟康.快速模糊分割算法[J].模式识别与人工智能,:.
|
| [6] | 刘健庄 栗文青.灰度图象的二维Otsu自动阈值分割法[J].自动化学报,:.
|
| [7] | Tamura S,Higuchi S,Tanaka K.Pattern classification based on fuzzy relations.IEEE Trans.Syst.Man Cybern,1971.1:64-66.
|
| [8] | Dunn J C.A graph theorotic analysis of pattern classifiation via Tamura\\'s fuzzy relation.IEEE Trans.Syst.Man Cybern,1974.4:310-313.
|
| [9] | 龚坚 李立源.二维熵阈值分割的快速算法[J].东南大学学报：自然科学版,:.
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