【摘 要】
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针对抑制式模糊C-均值聚类算法应用于灰度图像分割时出现收敛速度较慢与像素误判的问题,通过挖掘图像同质区域内像素间的相关性与分析像素位置对类别判定的影响,提出一种双中
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571361,61671377);西安邮电大学西邮新星团队计划(xyt2016-01)
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针对抑制式模糊C-均值聚类算法应用于灰度图像分割时出现收敛速度较慢与像素误判的问题,通过挖掘图像同质区域内像素间的相关性与分析像素位置对类别判定的影响,提出一种双中心组合迭代抑制式模糊C-均值聚类图像分割算法.首先在图像上经选点,扩展,提取等环节优选出较好的初始聚类中心,然后按该中心分别查找图像中灰度值与其相等的像素位置并遴选产生隐藏中心;其次采用负指数函数对像素位置与隐藏中心之间的欧氏距离进行归一化,得到位置特征;接着在对该特征赋权后直接修正模糊划分矩阵;最后结合抑制式思想进一步减少算法的迭代次数.与现有的多种相关算法进行对比,实验结果表明,该算法在获得致密且分离性较好聚类的同时,改善了图像分割的准确率和执行效率.
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