| 基于Fuzzy c-means算法聚类有效性函数的纹理分割 |
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| 引用本文： | 宋相法,陈志国,文成林,车金锐.基于Fuzzy c-means算法聚类有效性函数的纹理分割[J].河南大学学报(自然科学版),2004,34(1):14-17. |
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| 作者姓名： | 宋相法 陈志国 文成林 车金锐 |
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| 作者单位： | 河南大学,计算机与信息工程学院,河南,开封,47500l;河南大学,宣传部,河南,开封,475001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(601F4011，603F4020)，河南省杰出青年基金项目(0312001900)，河南省自然科学基金项目，河南大学自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | Fuzzy c-means(FCM)算法用于图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程．本文利用聚类有效性函数对Fuzzy c-means算法的聚类结果进行评价，从而获得最优的聚类结果，较好地解决了Fuzzy c-means算法的一些不足，如聚类数目无法自动确定、其聚类结果是否最优．最后，利用纹理图像分割实验验证了该算法的有效性．
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| 关 键 词： | FCM算法 聚类有效性函数 小波分解 纹理分割 |
| 文章编号： | 1003-4978(2004)01-0014-04 |
| 修稿时间： | 2003年2月25日 |
Texture Segmentation Based on Clustering Validity Function for Fuzzy c-means Algorithm |
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| SONG Xiang-fa.Texture Segmentation Based on Clustering Validity Function for Fuzzy c-means Algorithm[J].Journal of Henan University(Natural Science),2004,34(1):14-17. |
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| Authors: | SONG Xiang-fa |
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| Institution: | SONG Xiang-fa~ |
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| Abstract: | It is a procedure of the label following an unsupervised fuzzy clustering that Fuzzy c-means (FCM) algorithm is applied to image segmentation. In this paper, cluster validity function is used to evaluate the goodness of clustering so that optimal segmentation result is obtained, which conquers some deficiencies encountered in the algorithm, for example, the number of clustering can not be determined automatically and whether its clustering is optimal. This algorithm is evaluated by texture segmentation experiments. |
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| Keywords: | Fuzzy c-meansalgorithm clustering validity function wavelet decomposition texture segmentation |
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