查詢結果分析
來源資料
相關文獻
- Image Segmentation Based on a New Fuzzy C-Means Clustering Approach
- Form Segmentation and Component Classification for Clinic Document Image Analysis
- 以模糊C平均值聚類法則為基礎之M準位相位位移鍵調變型態分類研究
- Visualization and 3D Reconstruction for Ultrasound Images of Carotid Arteries with Plaques
- 進階雙預測器DPCM影像傳輸系統
- 類神經網路與貝氏分類法應用於影像分割之比較研究
- FCMP60鑄鐵的雷射相變硬化處理
- 多波段影像特徵分析於灘線萃取之研究
- 改良式懲罰性模糊集群分析法之研究
- 結合塔像與紋理分類之地物萃取法
頁籤選單縮合
| 題 名 | Image Segmentation Based on a New Fuzzy C-Means Clustering Approach=以新模糊C平均聚類法為基礎的影像分割 |
|---|---|
| 作 者 | 郭忠民; 謝朝和; 趙正平; | 書刊名 | 海軍軍官學校學報 |
| 卷 期 | 5 1995.10[民84.10] |
| 頁 次 | 頁29-36 |
| 分類號 | 448.5 |
| 關鍵詞 | 模糊C平均聚類法; 影像分割; FCM; |
| 語 文 | 英文(English) |
| 中文摘要 | 影像分割在機械視覺應用上扮演一重要的角色。文中將以模糊C平均 法(FCM)為運算法則,發展一種新的影像分割策略。這種新策略是利 用空間上具相關性之隨機模型,即吉布隨機場,同時指定一鄰域系統,及 其組合,建立相關吉布隨機場的位勢函數。利用位置總和所得之能量函 數,修改FCM目的函數,並推導隸屬度方程式。最後以此修改過之 FCM運算法則,包含所推導之隸屬度方程式在內,即可達成影像分割。 實驗結果顯示,此新策略具有良好之影像分割效果,且較傳統適應性分 割運算法則為快。 |
| 英文摘要 | Image segmentation plays an important role for machine vision applications. In this paper, we present a new segmentation strategy based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm. The new strategy contaims the spatial interactions by assuming that the statistical model of image clusters in Gibbs Random Field (GRF). We specify the neighborhood system, the associated cliques, and the potentials of the GRF. Then the energy function which is the sum of potentials is used to modify the objective function of FCM. The modify membership equation is derived. By including the modified membership equation in the modified FCM clustering algorithm, the segmentation is achieved. Experiment results show that the new strategy yields better segmentation results. Moreover, it is faster than the conventional adaptive segmentation algorithm. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。