改进FCM 的图像聚类方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家高技术研究发展计划(863)(2009AA01Z302)


Image Clustering Based on Improved FCM Algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    对传统FCM 算法的隶属度函数进行了改进,改进后的算法有效降低了孤立点对图像数据聚类结果的影响。通过灰度-梯度共生矩阵对图像进行纹理特征提取,利用主分量分析法对提取后的图像高维特征进行降维处理,结合本文改进的FCM 图像聚类算法对预处理后的图像数据进行聚类。实验证明,该方法具有较好的聚类效果,且能以较少的迭代次数达到全局最优。

    Abstract:

    In this paper, the traditional FCM algorithm membership function was improved. The improved algorithm can reduce the isolation point of the image data clustering results. In this paper, Gray-gradient co-occurrence matrix of the image texture feature extraction using principal component analysis on the extracted high-dimensional feature image to reduce the dimensions, combined with this improved FCM clustering algorithm to the image after the image data preprocessing clustering. Experiments show that the method has better clustering results, with fewer iterations and can reach the global optimum.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周俊祥.改进FCM 的图像聚类方法.计算机系统应用,2011,20(7):172-175

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2010-05-01
  • 最后修改日期:2010-05-26
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号