稳健模糊C-均值聚类算法在图像分割中的应用研究
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2010年第32卷第6期 45-47页,共4页
【作 者】:
张辉
[1,2]
【摘 要】
模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中。由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感。针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出。通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项。本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点。
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