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| 一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法 | |
| 作者姓名： | 胡雅婷 李长明 柳振鑫 任虹宾 陈营华 |
| 作者单位： | 1. 吉林农业大学 信息技术学院, 长春 130118; 2. 长春光华学院 电气信息学院, 长春 130033;3. 大连理工大学 数学科学学院, 辽宁 大连 116024 |
| 摘 要： | 针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强. |
| 关 键 词： | 图像分割 可能性聚类 均值漂移 鲁棒性 |
| 收稿时间： | 2019-06-05 |
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