| 基于自适应结构张量的FCM改进算法 |
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| 引用本文： | 崔兆华,李洪军,李文娜,高立群.基于自适应结构张量的FCM改进算法[J].东北大学学报(自然科学版),2013,34(5):637-641. |
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| 作者姓名： | 崔兆华 李洪军 李文娜 高立群 |
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| 作者单位： | 1. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110819
2. 白城医学高等专科学校,吉林白城,137000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，国家高技术研究发展计划项目，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对传统模糊C均值聚类算法对图像特征描述单一，易受图像复杂纹理干扰而出现误分割的问题，提出一种基于自适应结构张量的FCM算法，并将其应用于图像分割.打破传统高斯滤波器在滤波方向和角度上所受限制，采用基于各向异性滤波的结构张量；引入图像边缘密度函数，用以衡量图像节点的平滑性，自适应地计算各向异性滤波函数所占比例；定义一种自适应结构张量相似性度量标准，用以计算图像中节点与聚类中心点的结构相似性，有效地代替了传统FCM中的灰度相似性度量标准；采用一种新颖的节点间距离度量公式来计算图像中节点与聚类中心点的差异.仿真结果表明，对结构复杂的图像，改进算法获得了更加精确的分割结果.
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| 关 键 词： | 图像分割 模糊C均值聚类算法 结构张量 高斯函数 各向异性滤波 |
An Improved FCM Algorithm Based on Adaptive Structure Tensor |
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| Cui,Zhao-Hua ,Li,Hong-Jun ,Li,Wen-Na ,Gao,Li-Qun.An Improved FCM Algorithm Based on Adaptive Structure Tensor[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2013,34(5):637-641. |
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| Authors: | Cui Zhao-Hua Li Hong-Jun Li Wen-Na Gao Li-Qun |
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| Institution: | (1) School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China; (2) Baicheng Medical College, Baicheng 137000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | image segmentation FCM algorithm structure tensor Gaussian function anisotropic filtering |
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