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对类差异不敏感的模糊C均值图像分割
文献摘要：
提出了具有鲁棒性对类差异不敏感的模糊C均值算法.首先,基于隶属度构建一种类指数形式的抑制势表达式来抑制较大类对目标函数的作用,并将其引入至基于像素包的模糊C均值算法的目标函数中;然后,根据构建的目标函数利用拉格朗日乘子法推导出新的聚类中心和隶属度的表征形式;最后,采用类差异大的无损检测图像进行分割实验,以F参数作为评价指标,在不同噪声干扰下本文算法得到了较高的指标值,显示出算法具有较强的鲁棒性及对类差异不敏感的特点.
文献关键词：
图像分割;模糊C均值;类差异敏感;无损检测图像;像素包
中图分类号：
作者姓名：
朱占龙;刘明;李亚梅;赵冬梅
作者机构：
河北地质大学信息工程学院,河北 石家庄 050031;河北地质大学河北省光电信息与地球探测技术重点实验室,河北 石家庄 050031;河北地质大学河北省智能传感物联网技术工程研究中心，河北 石家庄 050031
文献出处：
引用格式：
[1]朱占龙;刘明;李亚梅;赵冬梅-.对类差异不敏感的模糊C均值图像分割)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(03):43-48,73
A类：
像素包,类差异敏感
B类：
不敏,图像分割,隶属度,类指,拉格朗日乘子法,聚类中心,无损检测图像,噪声干扰,指标值
AB值：
0.190202
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