基于全局空间相似性的模糊聚类算法 (2012年)

时间:2024-06-14 09:48:29
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更新时间:2024-06-14 09:48:29

自然科学 论文

用传统模糊c均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散。针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法。算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布的连续性。分别对3类具有不同特征的图像进行仿真实验,结果表明,与传统FCM算法相比,本文算法分割结果更加精确,更能满足用户的实际需要。


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