论文摘要
红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,这对红外光伏面板图像的分割始终是一个巨大的挑战.为了解决传统的模糊C均值（FCM）聚类算法易受到初始聚类中心不确定的影响和不考虑空间信息的问题,提出了一种基于模糊C均值改进的聚类分割算法,该算法利用直方图的特点确定初始聚类中心,同时在传统的模糊C均值（FCM）和模糊核C均值算法（KFCM）的基础上,利用像素之间的空间信息和邻域像素之间的关系改进传统FCM聚类目标函数,从而推导出新的目标函数.实验结果表明,该算法在分割质量和效果上与Otsu算法、文献[20]的自适应k-means算法及模糊核C均值算法（KFCM）相比,过分割和错分割率明显降低,且分割效果非常接近手动分割图.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 洪向共,周世芬
关键词: 模糊均值,直方图,空间信息,红外图像分割
来源: 计算机系统应用 2019年05期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用
单位: 南昌大学信息工程学院
基金: 2017年第二批产学合作协同育人项目(201702109002)~~
分类号: TM615;TP391.41
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006896
页码: 35-41
总页数: 7
文件大小: 908K
下载量: 167
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