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正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法
被引量：
30
1
作者
孙佳美
吴成茂
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期179-186,共8页
针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数;同时,利用像素邻域所对应的均值信息...
针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数;同时,利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项,采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明,所建议的分割算法是有效的,相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。
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关键词
图形模糊聚类
正则化
鲁棒分割
空间邻域信息
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职称材料
基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类算法
被引量：
4
2
作者
吴成茂
孙佳美
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1890-1901,共12页
针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌...
针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌入像素空间邻域信息。当前聚类像素与邻域像素均值的偏差作为该鲁棒聚类分割模型的正则因子,促使该聚类对强弱噪声具有自适应抑制能力。测试结果表明,与现有的图形模糊聚类、鲁棒模糊聚类等算法相比,自适应鲁棒全散度图形模糊聚类分割算法的分割效果和抗噪鲁棒性均有明显改善。
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关键词
图像分割
图形模糊集
图形模糊聚类
全散度
自适应
鲁棒性
C-均值聚类
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职称材料
一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法
被引量：
5
3
作者
吴成茂
吴其平
《西安邮电大学学报》
2017年第5期37-43,共7页
给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存...
给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。
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关键词
图形模糊聚类
图像分割
聚类有效性
分割鲁棒性
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职称材料
基于直方图的图像模糊聚类分割算法
被引量：
1
4
作者
刘梦娇
《电子科技》
2016年第11期107-111,共5页
针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化...
针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。
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关键词
模糊C-均值聚类
图像分割
直觉模糊C-均值聚类
图像模糊聚类
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职称材料
自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法
被引量：
3
5
作者
吴成茂
孙佳美
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期115-120,共6页
针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平...
针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.
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关键词
图像分割
图形模糊聚类
鲁棒距离
空间邻域信息
鲁棒性
原文传递
基于分数阶信息的鲁棒图形模糊聚类分割算法
被引量：
5
6
作者
柳璨
吴成茂
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第3期774-781,855,共9页
为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一...
为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一种图形模糊聚类算法。为增强图形模糊聚类分割算法的抗噪鲁棒性,将像素邻域分数阶积分滤波信息嵌入正则化图形模糊聚类目标函数,通过推导获得适合噪声干扰图像分割需要的鲁棒算法。测试结果表明,该分割算法能够有效降低复杂背景对图像分割目标的影响,提高了邻域均值信息约束的鲁棒分割算法的抗噪能力。
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关键词
图形模糊C-均值聚类
正则化方法
空间邻域信息
分数阶积分
鲁棒分割算法
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职称材料
题名
正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法
被引量：
30
1
作者
孙佳美
吴成茂
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期179-186,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61671377,No.51709228)
陕西省自然科学基金(No.2017JM6107)
文摘
针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数;同时,利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项,采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明,所建议的分割算法是有效的,相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。
关键词
图形模糊聚类
正则化
鲁棒分割
空间邻域信息
Keywords
picture
fuzzy
clustering
regularization
robust
segmentation
spatial
neighbor
information
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类算法
被引量：
4
2
作者
吴成茂
孙佳美
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1890-1901,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61671377、51709228)
陕西省自然科学基金项目(2017JM6107、2018JM4018)
文摘
针对图形模糊聚类对灰度分布不均匀及噪声干扰图像无法获得满意分割结果的不足,提出一种基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法。全散度和像素邻域信息相结合,得到一种改进的全散度;改进的全散度引入图形模糊聚类最优化模型,并嵌入像素空间邻域信息。当前聚类像素与邻域像素均值的偏差作为该鲁棒聚类分割模型的正则因子,促使该聚类对强弱噪声具有自适应抑制能力。测试结果表明,与现有的图形模糊聚类、鲁棒模糊聚类等算法相比,自适应鲁棒全散度图形模糊聚类分割算法的分割效果和抗噪鲁棒性均有明显改善。
关键词
图像分割
图形模糊集
图形模糊聚类
全散度
自适应
鲁棒性
C-均值聚类
Keywords
image
segmentation
picture
fuzzy
set
picture
fuzzy
clustering
total
Bregman
divergence
adaptation
robustness
c-means
clustering
分类号
TP391.412 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法
被引量：
5
3
作者
吴成茂
吴其平
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《西安邮电大学学报》
2017年第5期37-43,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377)
陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8331
+2 种基金
2014JQ5183
2014JM8307)
陕西省教育厅科学研究计划资助项目(2015JK1654)
文摘
给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。
关键词
图形模糊聚类
图像分割
聚类有效性
分割鲁棒性
Keywords
picture
fuzzy
clustering
,image
segmentation,
clustering
effectiveness,segmentation
robustness
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于直方图的图像模糊聚类分割算法
被引量：
1
4
作者
刘梦娇
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《电子科技》
2016年第11期107-111,共5页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(90607008)
国家自然科学基金资助项目(61073106)
+3 种基金
陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8331
2014JQ5138
2014JM8307)
陕西省教育厅自然科学资金资助项目(2015JK1654)
文摘
针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。
关键词
模糊C-均值聚类
图像分割
直觉模糊C-均值聚类
图像模糊聚类
Keywords
fuzzy
C-means
clustering
image
segmentation
intuitionistic
fuzzy
C-means
clustering
picture
fuzzy
clustering
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法
被引量：
3
5
作者
吴成茂
孙佳美
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期115-120,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671377
51709228)
陕西省自然科学基金资助项目(2017JM6107)
文摘
针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.
关键词
图像分割
图形模糊聚类
鲁棒距离
空间邻域信息
鲁棒性
Keywords
image
segmentation
picture
fuzzy
clustering
robust
distance
spatial
neighbour
information
robustness
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于分数阶信息的鲁棒图形模糊聚类分割算法
被引量：
5
6
作者
柳璨
吴成茂
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第3期774-781,855,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61671377)
陕西省自然科学基金项目(2014JK816)
文摘
为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一种图形模糊聚类算法。为增强图形模糊聚类分割算法的抗噪鲁棒性,将像素邻域分数阶积分滤波信息嵌入正则化图形模糊聚类目标函数,通过推导获得适合噪声干扰图像分割需要的鲁棒算法。测试结果表明,该分割算法能够有效降低复杂背景对图像分割目标的影响,提高了邻域均值信息约束的鲁棒分割算法的抗噪能力。
关键词
图形模糊C-均值聚类
正则化方法
空间邻域信息
分数阶积分
鲁棒分割算法
Keywords
picture
fuzzy
C-means
clustering
regularization
method
spatial
neighborhood
information
fractional
order
integral
robust
segmentation
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法
孙佳美
吴成茂
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
30
下载PDF
职称材料
2
基于全散度的自适应鲁棒图形模糊聚类算法
吴成茂
孙佳美
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
3
一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法
吴成茂
吴其平
《西安邮电大学学报》
2017
5
下载PDF
职称材料
4
基于直方图的图像模糊聚类分割算法
刘梦娇
《电子科技》
2016
1
下载PDF
职称材料
5
自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法
吴成茂
孙佳美
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
原文传递
6
基于分数阶信息的鲁棒图形模糊聚类分割算法
柳璨
吴成茂
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
5
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职称材料
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