【摘 要】
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可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,电子信息勘验应用技术公安部重点实验室,陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671377);国家自然科学基金项目(61571361);国家自然科学基金项目(61601362);西安邮电大学西邮新兴团队资助(xyt2016-01)
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可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。
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