典型文献
带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法
文献摘要：
针对聚类算法用于图像分割时造成的过度分割问题,提出一种带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法(FCM_DN).在传统的带有邻域信息的模糊C均值聚类算法基础上,引入类似高斯滤波的权重来表示像素点的位置差异,同时还引入中心点像素值与邻域点像素值之间的差异.相比于只考虑带有像素点之间位置差异的模糊C均值聚类算法,所提出的算法在聚类时可以使用更大的邻域,从而解决过度分割的问题.结果表明:在人造数据集上,本算法对于椒盐噪声和高斯噪声都有较强的鲁棒性;在现实数据上,本算法相比于11个先进算法在四个指标上有两个指标的表现都位于前三;在SED数据集的归一化互信息(NMI)结果对比中,本算法比其他算法高出1.78％～26.90％.
文献关键词：
过度分割;模糊C均值;深度邻域信息;像素值差异;位置差异
中图分类号：
作者姓名：
车杭骏;陈科屹;王雅娣;刘晓阳
作者机构：
西南大学电子信息工程学院,重庆400715;西南大学重庆市非线性电路与智能信息处理重点实验室,重庆400715;河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室,河南 开封475004;河南大学计算机与信息工程学院,河南 开封475004;国防科技大学系统工程学院,湖南 长沙410073
文献出处：
引用格式：
[1]车杭骏;陈科屹;王雅娣;刘晓阳-.带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(11):135-141
A类：
深度邻域信息
B类：
有深度,均值聚类,聚类算法,图像分割,过度分割,FCM,DN,高斯滤波,重来,像素点,位置差异,中心点,人造,椒盐噪声,高斯噪声,实数,SED,归一化互信息,NMI,结果对比,像素值差异
AB值：
0.280714
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