河南省教育厅自然科学基金(2010C520016)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 相关作者：李云松张国锋冯玉东李昭静张钢更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于快速模糊C均值聚类的图像粗集分割被引量：4
- 2013年
- 传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但它有两个缺陷:一是收敛速度过慢;二是当图像的目标和背景像素拥有相近的灰度值,具有相似的隶属度,导致了图像边界区域的不连续和模糊.针对该问题,提出一种改进的算法,在快速FCM聚类的基础上,利用粗糙集理论中的上近似和下近似的概念来描述图像的目标和背景,引入粗糙熵的概念,选择合适的阈值,对图像进行精确分割.实验结果表明,这种算法可以达到满意的分割效果.
- 李云松冯玉东张国锋
- 关键词：粗糙集粗糙熵图像分割
- 一种基于粗糙集理论的图像分割方法
- 2013年
- 针对图像分割时边界的不确定性,利用粗糙集理论中的上近似和下近似的概念来描述灰度均匀图像的目标和背景。分析图像直方图两峰谷底的区域,确定分割阈值的选择范围。引入粗糙熵的概念,计算不同阈值时对应粗糙熵的大小,精确出图像分割区域的边界,进行图像二值化分割。实验结果表明这种运用粗糙集理论的知识分类和阈值选择相结合的方法达到了满意的分割效果。
- 李云松张钢李昭静
- 关键词：粗糙集粗糙熵图像分割
