基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

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基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

马义德, 钱志柏, 陈娜

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2006 > 35(3): 349-351

马义德, 钱志柏, 陈娜. 基于FCM的动态结合全局图像阈值分割[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 349-351.

引用本文:

马义德, 钱志柏, 陈娜. 基于FCM的动态结合全局图像阈值分割[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 349-351.

MA Yi-de, QIAN Zhi-bai, CHEN Na. Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 349-351.

Citation:

MA Yi-de, QIAN Zhi-bai, CHEN Na. Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 349-351.

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

1.
兰州大学信息科学与工程学院兰州 730000

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60572011);国家985特色项目(LZ985-231-582627);甘肃省自然科学基金资助项目(YS021-A2-00910)

作者简介:
马义德(1963-),男,博士,教授,博士生导师,主要从事数字图像处理、嵌入式系统、智能信息处理等方面的研究.

中图分类号: TN391

Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM

1.
School of Information Science & Engineering,Lanzhou University Lanzhou 730000

摘要: 全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。
- 模糊C均值 /
- 聚类 /
- 图像分割 /
- 阈值矩阵
Abstract: The global threshold may not work well for image segmentation with small objects. The image segmented by single dynamic threshold usually contains interference like shadow. The gray image segmentation is a process that the image is labeled after an unsupervised clustering by Fuzzy C-Means(FCM). In consideration without increase of computation complexity, we propose an algorithm for gray image segmentation by creating a threshold matrix obtained by global threshold and dynamic threshold that are the FCM clustering results.
- fuzzy C-means /
- clustering /
- image segmentation /
- threshold matrix

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[3]	何坤, 郑秀清, 谢沁岑, 王丹. 基于水平集的自适应保边平滑分割 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 579-584. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.017
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[7]	刘修国, 徐乔, 陈启浩, 陈奇. 选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 713-719. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.001
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基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

1. 兰州大学信息科学与工程学院兰州 730000

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(60572011);国家985特色项目(LZ985-231-582627);甘肃省自然科学基金资助项目(YS021-A2-00910)

作者简介:
马义德(1963-),男,博士,教授,博士生导师,主要从事数字图像处理、嵌入式系统、智能信息处理等方面的研究.

收稿日期: 2003-11-10
刊出日期: 2006-06-15

中图分类号: TN391

关键词:

摘要: 全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。

English Abstract

马义德, 钱志柏, 陈娜. 基于FCM的动态结合全局图像阈值分割[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 349-351.

引用本文:

马义德, 钱志柏, 陈娜. 基于FCM的动态结合全局图像阈值分割[J]. 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 349-351.

MA Yi-de, QIAN Zhi-bai, CHEN Na. Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 349-351.

Citation:

MA Yi-de, QIAN Zhi-bai, CHEN Na. Image Segmentation Using Dynamic Threshold Combined Global Threshold Based FCM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2006, 35(3): 349-351.

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