【摘要】：目的為了更有效地提高中智模糊C-均值聚類對非凸不規(guī)則數(shù)據(jù)的聚類性能和噪聲污染圖像的分割效果,提出了核空間中智模糊均值聚類算法。方法引入核函數(shù)概念。利用滿足Mercer條件的非線性問題,用非線性變換把低維空間線性不可分的輸入模式空間映射到一個先行可分的高維特征空間進行中智模糊聚類分割。結果通過對大量圖像添加不同的加性和乘性噪聲進行分割測試獲得的核空間中智模糊聚類算法提高了現(xiàn)有算法的對含噪聲聚類的魯棒性和分類性能。峰值信噪比至少提高0.8 d B。結論本文算法具有顯著的分割效果和良好的魯棒性,并適應于醫(yī)學,遙感圖像處理需要。
[Abstract]:Aim in order to improve the clustering performance of non-convex irregular data and the segmentation effect of noise-polluted images more effectively, a new clustering algorithm in kernel space is proposed. Methods the concept of kernel function is introduced. Based on the nonlinear problem satisfying the Mercer condition, the input pattern space with linear inseparability in low dimensional space is mapped to a predivisible high dimensional feature space for middle intelligent fuzzy clustering segmentation by nonlinear transformation. Results by adding different additive and multiplicative noise to a large number of images, the intelligent fuzzy clustering algorithm in kernel space was obtained, which improved the robustness and classification performance of the existing algorithms for noisy clustering. The peak signal-to-noise ratio (PSNR) is increased by at least 0.8 dB. Conclusion this algorithm has remarkable segmentation effect and good robustness, and it is suitable for medical and remote sensing image processing.
【作者單位】： 西安郵電大學電子工程學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(61136002) 陜西省自然科學基金項目(2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307) 陜西省教育廳科學研究計劃資助項目(2015JK1654)~~
【分類號】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號：2361773