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来源 :通信学报 | 被引量 : [!--cite_num--]次 | 上传用户:[!--user--]
【摘 要】
:
针对传统的直觉模糊c均值聚类算法进行图像分割时对聚类中心敏感导致最终聚类精度低、细节保留性差、时间复杂度较大等不足,提出了一种适用于电力设备红外图像分割的基于分布信息的直觉模糊c均值聚类算法。红外图像中高强度的非目标对象与图像强度不均匀对图像分割有较强干扰,所提算法能有效抑制该干扰。首先,将高斯模型引入电力设备的全局空间分布信息中以改进IFCM算法;其次,利用局部空间信息的空间算子优化隶属函数来解
【作 者】
:
王晓飞
胡凡奎
黄硕
【机 构】
:
黑龙江大学电子工程学院,黑龙江哈尔滨,150080
【出 处】
:
通信学报
【发表日期】
:
2020年05期
【关键词】
:
直觉模糊c均值聚类
红外图像
高斯模型
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