区间二型模糊C均值聚类在图像分割中的应用
模糊C均值聚类算法(FCM)是图像分割的经典算法,然而该算法以一型模糊集为基础,无法处理图像及算法中的不确定性,为此本文引入区间二型模糊C均值聚类算法(IT2FCM)。 二型模糊集处理不确定性的能力强于一型模糊集,基于二型模糊集的IT2FCM在处理不确定性时效果优于FCM算法。对图像的分割结果表明IT2FCM有更好的抗噪性,分割效果优于FCM算法。
区间二型 图像分割 模糊C均值聚类算法
邱存勇 肖建
西南交通大学电气工程学院 四川 成都 610031
国内会议
全国信息与电子工程第四届学术年会暨四川省电子学会曙光分会第十五届学术年会
厦门
中文
95-100
2010-10-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)