【摘要】：目的為了更有效地提高中智模糊C-均值聚類(lèi)對(duì)非凸不規(guī)則數(shù)據(jù)的聚類(lèi)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(lèi)算法。方法引入核函數(shù)概念。利用滿足Mercer條件的非線性問(wèn)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(gè)先行可分的高維特征空間進(jìn)行中智模糊聚類(lèi)分割。結(jié)果通過(guò)對(duì)大量圖像添加不同的加性和乘性噪聲進(jìn)行分割測(cè)試獲得的核空間中智模糊聚類(lèi)算法提高了現(xiàn)有算法的對(duì)含噪聲聚類(lèi)的魯棒性和分類(lèi)性能。峰值信噪比至少提高0.8 d B。結(jié)論本文算法具有顯著的分割效果和良好的魯棒性,并適應(yīng)于醫(yī)學(xué),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(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61136002) 陜西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307) 陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015JK1654)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號(hào)：2361773