【摘要】：著名的模糊C均值算法(FCM)一直被視為圖像分割應(yīng)用中一個強(qiáng)有力的工具.然而,由于FCM中距離函數(shù)選擇問題使得其對圖像噪聲的魯棒性不足.本文提出了一個新的分層模糊C均值算法,使得傳統(tǒng)的模糊C均值算法對于圖像噪聲和離群點(diǎn)有更好的魯棒性.在此基礎(chǔ)上引入了一個更加靈活的函數(shù),即將距離函數(shù)本身看作是一個子學(xué)生t分布函數(shù).使分層模型具有更好的通用性和靈活性.本文提出的算法可以擴(kuò)展到其他基于FCM模型的算法實(shí)現(xiàn),以獲得更優(yōu)的魯棒性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出新的分層模糊C均值算法的魯棒性確實(shí)有效.
[Abstract]:The famous fuzzy C-means algorithm (FCM) has been regarded as a powerful tool in image segmentation applications. However, the distance function selection problem in FCM makes it less robust to image noise. In this paper, a new hierarchical fuzzy C-means algorithm is proposed, which makes the traditional fuzzy C-means algorithm more robust to image noise and outliers. On this basis, a more flexible function is introduced, that is, the distance function itself is regarded as a sub-student t distribution function. The layered model has better generality and flexibility. The proposed algorithm can be extended to other algorithms based on FCM model to obtain better robustness. The experimental results show that the new hierarchical fuzzy C-means algorithm is effective in robustness.
【作者單位】： 南京審計(jì)大學(xué)工學(xué)院;南京信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61572257,No.61640220) 江蘇省高校自然科學(xué)研究重大項(xiàng)目(No.16KJA52002) 江蘇省“六大人才高峰”高層次人才資助項(xiàng)目(No.2015-XXRJ-015) 南京審計(jì)大學(xué)政府審計(jì)重點(diǎn)項(xiàng)目(No.D2010530068)
【分類號】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號：2299304