基于纹理测度与自适应阈值的FCM图像分割算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 8次 | 上传用户：lxg888

【摘要】

：

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在抗噪能力差、收敛速度慢等不足.本文以FCM理论为基础,提出一种基于纹理测度与自适应阈值的图像分割算法.该算法首先根据图像局部相关特性,利用Laws纹理测度提取图像特征,并进行图像的FCM初分割;然后结合Otsu准则(最大类间方差法),利用FCM自适应确定阈值,并对初

【作者】

：

王亭王向阳

【机构】

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辽宁师范大学计算机与信息技术学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2010年06期

【关键词】

：

图像分割模糊C-均值聚类 Laws纹理测度 OTSU准则 image segmentation fuzzy c-means laws texture me

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60773031,60873222）资助, 计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）开放基金项目（A200702）资助, 视觉与听觉信息处理国家重点实验室（北京大学）开放基金项目（0503）资助

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