發(fā)布時間：2019-10-04 02:59

【摘要】：該文針對直覺模糊聚類算法不考慮空間鄰域信息的缺點,提出一種基于核空間和加權(quán)鄰域約束的直覺模糊C均值聚類算法。該算法首先在直覺模糊C均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means,IFCM)算法的基礎(chǔ)上加入空間鄰域約束關(guān)系,且賦予鄰域內(nèi)每個點不同的權(quán)重;接著采用核誘導函數(shù)代替歐氏距離計算各點到聚類中心的距離;然后創(chuàng)建包含鄰域信息的新的目標函數(shù),最優(yōu)化該目標函數(shù)得到新的隸屬度及聚類中心的迭代表達式。利用所提出的新算法與同類聚類算法及基于顯著過渡區(qū)域的二值化算法進行圖像分割,并對結(jié)果進行定量分析后可知,所提出的算法最高能夠得到0.9776的F度量值。實驗結(jié)果表明新算法性能穩(wěn)定并且具有較高的分割精度。
【作者單位】： 中國藥科大學理學院;閩江學院計算機科學系;福建省信息處理與智能控制重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金青年基金(61501522) 福州市科技計劃項目(2016-S-116) 福建省新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCETFJ) 福建省高校青年自然基金重點項目(JZ160467) 福建省引導性項目(2017H0030)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2545712