典型文献
用于分割无损检测图像的快速模糊C均值算法
文献摘要：
无损检测图像中目标类和背景类差异较大,模糊C均值算法无法有效地将目标分割出来,因此提出一种用于分割无损检测图像的快速模糊C均值算法.在聚类过程中,引入局部空间信息和灰度信息,以提高算法的鲁棒性;用条件值表征样本容量来平衡不同大小的类群,以解决类大小敏感问题;基于新的约束条件得到新的隶属度和聚类中心表达式,并给出算法具体步骤;对预处理后图像的灰度级进行分类,图像分割所需要的时间不再取决于图像的尺寸,而是图像的灰度级数,大幅度降低了算法的时间复杂度.采用类大小差异较大的合成图像和无损检测图像进行仿真实验,以分割精度(SA)、F-value、G-mean以及图像分割所需要的时间为评价指标来评价算法的性能.实验结果表明:在原始测试图像被高斯噪声、椒盐噪声、瑞利噪声和乘性噪声污染时,与其他模糊聚类算法相比,本文算法具有更好的鲁棒性,分割精度更高,为97.93％,F-value为88.50％,G-mean为93.83％,图像分割时间也更少,为14.06 ms.实验证明了本文算法的有效性.
文献关键词：
模糊C均值算法;图像分割;无损检测;鲁棒性
中图分类号：
作者姓名：
王军芬;刘培跃;董建彬;朱占龙
作者机构：
河北地质大学信息工程学院,河北石家庄 050031;河北地质大学智能传感物联网技术河北省工程研究中心,河北石家庄 050031;石家庄职业技术学院机电工程系,河北石家庄 050081
文献出处：
引用格式：
[1]王军芬;刘培跃;董建彬;朱占龙-.用于分割无损检测图像的快速模糊C均值算法)[J].郑州大学学报（工学版）,2022(06):42-48
A类：
B类：
无损检测图像,目标分割,割出,局部空间信息,样本容量,同大,类群,隶属度,聚类中心,具体步骤,后图,灰度级,图像分割,大幅度降低,时间复杂度,小差,合成图,SA,value,mean,高斯噪声,椒盐噪声,瑞利,乘性噪声,噪声污染,模糊聚类算法,ms
AB值：
0.343265
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