文件名称:论文研究-红外图像分割的改进模糊C均值聚类方法.pdf
文件大小:528KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-09-27 23:28:24
论文研究
分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。
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论文研究
分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。