En konventionell FCM-algoritm utnyttjar inte helt den rumsliga informationen i bilden. I detta dokument presenterar vi en fuzzy c-means (FCM) algoritm som införlivar rumslig information i medlemsfunktionen för klusterbildning. Den rumsliga funktionen är summan av medlemsfunktionen i grannskapet av varje pixel under övervägande. Fördelarna med den nya metoden är följande: (1) Det ger regioner mer homogena än andra metoder, (2) det minskar de falska klumpar, (3) det tar bort bullriga fläckar, och (4) det är mindre känslig för buller än andra tekniker. Denna teknik är en kraftfull metod för bullriga bildsegmentering och fungerar för både enkel- och flerfunktionsdata med rumslig information. q ska tillämpas från och med den 1 januari 2016 till och med den 31 december 2018.
REF tillämpade den rumsliga informationen i FCM-algoritmen genom att integrera den rumsliga funktionen i medlemsfunktionen för att dra nytta av korrelationen i bildpixelområdet för att minska effekten av buller och uppnå mer homogena klusterresultat.
Fuzzy c-means clustering with spatial information for image segmentation
{'venue': 'FSKD (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}