模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (2): 221-226    DOI:
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基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法
田军委1,2,黄永宣1,于亚琳3
1.西安交通大学 电子与信息工程学院 西安 710049
2.西安工业大学 机械与电子工程学院 西安 710032
3.陕西华经微电子股份有限公司 西安 710062
A Fast FCM Cluster MultiThreshold Image Segmentation AlgorithmBased on Entropy Constraint
TIAN JunWei1,2, HUANG YongXuan1, YU YaLin3
1.School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 7100492.
School of Mechanic and Electronic Engineering, Xi'an Technological University,Xi'an 7100323.
Shanxi Huajing MicroElectronics Co.Ltd., Xi'an 710062

全文: PDF (1251 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对传统FCM聚类多阈值分割算法计算费时、应用范围受限制的缺点,提出基于信息熵判据的快速FCM聚类多阈值分割算法.研究在保持图像信息前提下重采样率必须满足的最基本条件,并给出约束公式.根据信息熵原理,计算原图像和重采样图像的熵,根据重采样图像相对信息熵变化情况,判别满足熵约束的采样率.实验结果表明,在多阈值图像分割中,本文算法在基本保持与传统FCM聚类同水平分割效果的前提下,平均计算用时较传统FCM分割算法缩短,效率明显提高,实验结果和理论分析相符,证明本文算法的正确性.
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田军委
黄永宣
于亚琳
关键词 图像分割多阈值模糊c均值(FCM)重采样    
Abstract:Aiming at the time consuming problem of traditional fuzzy cmean (FCM) cluster segmentation, a fast entropy constraint based fast FCM segmentation algorithm is proposed. The minimum resample ratio is studied, in which the sampled image can keep the most information of the initial image, and the limitation function of resample ratio is deduced. During calculation of the resample ratio, the relative entropy loss constraint of histogram is introduced to keep the sampled image out of serious distortion. Experiments are performed with entropy loss , and the results show that the multithreshold segmentation results of the proposed algorithm are almost as good as that of traditional FCM cluster segmentation algorithm. Moreover, the average consuming time of the proposed method is reduced greatly compared with traditional FCM algorithm, the calculational efficiency is increased obviously. The experiment results accord with the theory and the validity of the proposed algorithm is verified.
Key wordsImage Segmentation    MultiThreshold    Fuzzy cMean (FCM)    Resampling    Entropy   
收稿日期: 2006-08-31     
ZTFLH: TP391.41  
作者简介: 田军委,男,1973年生,博士研究生,主要研究方向为数字图像处理、机器视觉与模式识别、计算机辅助测量与控制.E-mail:tjwxjtu@126.com.黄永宣,男,1939年生,教授,博士生导师,主要研究方向为复杂系统建模与分析、控制理论与应用、信息处理等.丁亚琳,女,1982年生,助理工程师,主要研究方向为信息处理、微电子技术等.
引用本文:   
田军委,黄永宣,于亚琳. 基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(2): 221-226. TIAN JunWei, HUANG YongXuan, YU YaLin. A Fast FCM Cluster MultiThreshold Image Segmentation AlgorithmBased on Entropy Constraint. , 2008, 21(2): 221-226.
链接本文:  
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