改进的PCM聚类算法在图像分割中的应用

摘要：

可能性C均值聚类算法(PCM)对于噪声显示了良好的鲁棒性,但是它没有考虑到像素的空间信息,在含有大量噪声的情况下,PCM算法的分割性能会大大降低.基于PCM算法,提出了一种改进的PCM算法,该算法改进了隶属度函数,新的像素点隶属度更新为其邻域隶属度的几何均值.实验结果显示新的算法能够更有效的分割图像,并显示出良好的抗噪能力.

关键词： 模糊C均值 可能性C均值 图像分割 聚类算法

作者: 左浩 李雯

作者单位: 江西理工大学信息工程学院,赣州,341000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届江苏计算机大会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 148-151

在线出版日期: 2010-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）