核空间中智模糊聚类及图像分割应用

发布时间：2018-11-27 19:14

【摘要】：目的为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 d B。结论本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。
[Abstract]:Aim in order to improve the clustering performance of non-convex irregular data and the segmentation effect of noise-polluted images more effectively, a new clustering algorithm in kernel space is proposed. Methods the concept of kernel function is introduced. Based on the nonlinear problem satisfying the Mercer condition, the input pattern space with linear inseparability in low dimensional space is mapped to a predivisible high dimensional feature space for middle intelligent fuzzy clustering segmentation by nonlinear transformation. Results by adding different additive and multiplicative noise to a large number of images, the intelligent fuzzy clustering algorithm in kernel space was obtained, which improved the robustness and classification performance of the existing algorithms for noisy clustering. The peak signal-to-noise ratio (PSNR) is increased by at least 0.8 dB. Conclusion this algorithm has remarkable segmentation effect and good robustness, and it is suitable for medical and remote sensing image processing.
【作者单位】： 西安邮电大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61136002) 陕西省自然科学基金项目(2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307) 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(2015JK1654)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2361773