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基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究
引用本文:赵冬,赵光恒,王天慧.基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究[J].宇航学报,2009,30(4).
作者姓名:赵冬  赵光恒  王天慧
作者单位:1. 中国科学院光电研究院,北京100190;中国科学院研究生院,北京100190
2. 中国科学院光电研究院,北京,100190
摘    要:在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.

关 键 词:图像分割  模糊C-均值聚类  特征散度  空间一致性

Research on Spaceflight Image Segmentation Based on Fuzzy C-means Clustering
ZHAO Dong,ZHAO Guang-heng,WANG Tian-hui.Research on Spaceflight Image Segmentation Based on Fuzzy C-means Clustering[J].Journal of Astronautics,2009,30(4).
Authors:ZHAO Dong  ZHAO Guang-heng  WANG Tian-hui
Abstract:
Keywords:
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