1. 江南大学信息工程学院,江苏,无锡,214122
2. 南京大学软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210016
3. 江南大学信息工程学院江苏无锡,214122
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纸质出版:2008
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谢振平, 王士同. 融合模糊聚类的Mumford-Shah模型[J]. 电子学报, 2008,36(1):127-132.
XIE Zhen-ping, WANG Shi-tong. An Extended Mumford-Shah Model Integrated with Fuzzy Clustering[J]. Acta Electronica Sinica, 2008, 36(1): 127-132.
Mumford-Shah模型和模糊聚类技术是图像分割的两类重要方法
前者着重于控制图像分割区域的连通性和边界的光滑性
而后者更多地分析了图像色彩的统计特征.受此启发
文中通过在第一种方法中融入模糊聚类技术
提出了融合模糊聚类的Mumford-Shah模型(简称FCMS模型)
它能很好地结合两类方法各自的优点.在FCMS中
通过引入三个策略实现两类方法的融合
理论分析可知
现有的多类模糊聚类技术与许多Mumford-Shah模型的变形方法都能在此框架下很好地融合.文中以FCM和基本Mumford-Shah模型为例
给出了FCMS的一个具体实现
并对其做了理论和实验上的分析研究
所得结果证明了这一新模型的合理性与有效性.
Fuzzy clustering and Mumford-Shah model are two fundamental methods for image segmentation.In this paper
an extended Mumford-Shah model integrated with fuzzy clustering
called FCMS
is presented.FCMS has some remarkable characteristics and better performance.The framework of FCMS consists of three strategies
which are also available for integrating various popular fuzzy clustering algorithms into many Mumford-Shah’s variations.In particular
an example of FCMS using the FCM and original Mumford-Shah model is completely studied in this paper.The results on theoretical and experimental analysis demonstrate the rationality and effectiveness of the proposed model.
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