具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

张玲;余攀;刘艺

doi:10.13718/j.cnki.xsxb.2016.02.018

西南师范大学学报(自然科学版)

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具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

张玲;余攀;刘艺. 具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2016, 41(2). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2016.02.018

引用本文:

张玲;余攀;刘艺. 具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2016, 41(2). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2016.02.018

ZHANG Ling , YU Pan , LIU Yi. On Strong Robust Clustering Image Segmentation Approach[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2016, 41(2). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2016.02.018

Citation:

ZHANG Ling , YU Pan , LIU Yi. On Strong Robust Clustering Image Segmentation Approach[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2016, 41(2). doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2016.02.018

具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

张玲;余攀;刘艺

成都农业科技职业学院,成都,611130;电子科技大学物理电子学院,成都,610054

On Strong Robust Clustering Image Segmentation Approach

ZHANG Ling , YU Pan , LIU Yi

摘要: 针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.
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- 图像分割 /
- 鲁棒性 /
- 聚类算法 /
- 目标函数
- neutrosophic set，image segmentation，strong robust，clustering approach，object function /

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具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

张玲;余攀;刘艺

成都农业科技职业学院,成都,611130;电子科技大学物理电子学院,成都,610054

关键词:

摘要: 针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.