Abstract-Fuzzy c-means (FCM) algoritmer med rumsliga begränsningar (FCM_S) har visat sig vara effektiva för bildsegmentering. De har dock fortfarande följande nackdelar: 1) Även om införandet av lokal rumslig information till motsvarande objektiva funktioner ökar deras okänslighet för buller i viss utsträckning, de fortfarande saknar tillräcklig robusthet för buller och avvikelser, särskilt i avsaknad av tidigare kunskap om buller; 2) I deras objektiva funktioner finns det en avgörande parameter α som används för att balansera robusthet mot buller och effektivitet för att bevara detaljerna i bilden, det väljs i allmänhet genom erfarenhet; 3) Tiden för segmentering av en bild är beroende av bildstorleken, och därmed desto större bildstorlek, desto mer segmenteringstid. I detta dokument, genom att införliva lokal rumslig och grå information tillsammans, ett nytt snabbt och robust FCM-ramverk för bildsegmentering, dvs. Snabb Generalized Fuzzy c-means kluster algoritmer (FGFCM), föreslås. FGFCM kan minska nackdelarna med FCM_S och samtidigt förbättra klusterprestandan. Dessutom innehåller FGFCM inte bara många befintliga algoritmer, såsom snabba FCM och förbättrade FCM som sina specialfall, utan kan också härleda andra nya algoritmer som FGFCM_S1 och FGFCM_S2 som föreslås i resten av detta dokument. De viktigaste egenskaperna hos FGFCM är: 1) att använda en ny faktor S ij som en lokal (både rumslig och grå) likhetsåtgärd som syftar till att garantera både bullerimmunitet och detaljbevarande för bilden, och under tiden ta bort den empiriskt justerade parametern α; 2) snabb klusterbildning eller segmentering bild, segmenteringstiden är endast beroende av antalet grå nivåer q snarare än storleken N (>>q) av bilden, och följaktligen dess beräknings komplexitet minskas från O (NcI 1 ) till O (qcI 2 ), där c är antalet kluster, I 1 och I 2 (<I 1, generellt) är antalet iterationer respektive i standard FCM och vår föreslagna snabb segmenteringsmetod. Experimenten på de syntetiska och verkliga bilderna visar att FGFCM-algoritmen är effektiv och effektiv.
Cai m.fl. REF föreslog en snabb generaliserad FCM-algoritm som införlivar den rumsliga informationen, intensiteten i det lokala pixelområdet och antalet grå nivåer i en bild.
Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation
{'venue': 'Pattern Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}