【摘 要】
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针对绝缘子图像背景复杂多样而导致提取绝缘子区域困难的问题,提出了一种改进的可能性C-均值聚类方法(PCM)对绝缘子图像进行分割。方法主要基于两个方面进行改进,一方面通过定义局部相关因子、引入图像的空间局部信息以增强对噪声的抗干扰能力、提高分割精度;另一方面通过在损失函数中加入类中心相斥项缓解传统PCM聚类中心点重合问题。实验利用人工合成数据和复杂背景的绝缘子图像对比该算法与FCM、PCM、K-me
【机 构】
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西华大学 电气与电子信息学院 成都 610039;重庆大学 自动化学院 重庆 400044
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针对绝缘子图像背景复杂多样而导致提取绝缘子区域困难的问题,提出了一种改进的可能性C-均值聚类方法(PCM)对绝缘子图像进行分割。方法主要基于两个方面进行改进,一方面通过定义局部相关因子、引入图像的空间局部信息以增强对噪声的抗干扰能力、提高分割精度;另一方面通过在损失函数中加入类中心相斥项缓解传统PCM聚类中心点重合问题。实验利用人工合成数据和复杂背景的绝缘子图像对比该算法与FCM、PCM、K-means、KFCM和IFCM算法的聚类分割性能。结果表明改进PCM对噪声抗干扰能力更强、聚类精度更高,且对
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