正在加载图片...
.1078, 北京科技大学学报 第30卷 像素灰度的空间信息（即像素灰度间的空间关系）， [4]Gorriz J M,Ramlrez J.Lang E W,et al.Hard C-means cluster- 因而对噪声比较敏感：另一方面没有考虑不同样本 ing for voice activity detection.Speech Commun,2006.48: 1638 数据对聚类效果的不同影响，为了能够在算法中顾 [5]Chuang K S.Tzeng HL.Chen S W,et al.Fwzy C-means clus- 及像素灰度的空间信息的同时考虑不同样本数据对 tering with spatial information for image segmentation.Comput 聚类效果的不同贡献，本文在Szilagyi等人提出的 Med Imaging Graphics.2006.30:9 基于像素灰度空间信息的聚类算法EnFCM的基础 [6]Li J.Gao X B.Jiao LC.A new feature weighted fuzy clustering 上，通过引入基于灰度图像的直方图加权而修改了 algorithm.Acta Electron Sin.2006.34 (1):89 EFCM中的目标函数，从而提出了一种用于图像 (李洁，高新波，焦李成。基于特征加权的模糊聚类新算法 电子学报，2006,34(1)：89) 分割的FCM聚类改进算法，实验结果表明，该改进 [7]Chen S C.Zhang D Q.Robust image segmentation using FCM 算法在分割含有不同类型噪声的图像时，均显示出 with spatial constraints based on new kernel-induced distance mea- 了该改进算法的优良性能 sure.IEEE Trans Syst Man Cybern Part B.2004.34 (4): 1907 参考文献 [8]Szilagyi L,Benyo Z.Szilagyii S M.et al.MR brain image seg" [1]Cheng H D.Jiang X H.Sun Y,et al.Color image segmentation mentation using an enhanced fuzy C-means algorithm//25th An- advances and prospects.Pattern Recognit.2001.34:2259 nual International Conference of IEEE EMBS.Piscataway, [2]Pham D L.Prince JL.An adaptive furzy C-means algorithm for 2003:17 image segmentation in the presence of intensity inhomogeneities. [9]Ahmed M N.Yamany S M,Mohamed N.A modified fuzzy Pattern Recognit Lett.1999.20:57 C means algorithm for bias field estimation and segmentation of [3]Chen W J.Giger M L.Bick U.A fuzzy C-means (FCM)-based MRI data.IEEE Trans Med Imaging.2002.21:193 approach for computerized segmentation of breast lesions in dy- [10]Zhang D Q.Chen S C.A novel kernelized furzy C-means algo- namic contrast-enhanced MR images.Acad Radiol,2006,13 rithm with application in medical image segmentation.Artif In- (1):63 tell Med,2004,32:37像素灰度的空间信息（即像素灰度间的空间关系） 因而对噪声比较敏感；另一方面没有考虑不同样本 数据对聚类效果的不同影响．为了能够在算法中顾 及像素灰度的空间信息的同时考虑不同样本数据对 聚类效果的不同贡献本文在 Szilagyi 等人提出的 基于像素灰度空间信息的聚类算法 EnFCM 的基础 上通过引入基于灰度图像的直方图加权而修改了 EnFCM 中的目标函数从而提出了一种用于图像 分割的 FCM 聚类改进算法．实验结果表明该改进 算法在分割含有不同类型噪声的图像时均显示出 了该改进算法的优良性能． 参 考 文 献 ［1］ Cheng H DJiang X HSun Yet al．Color image segmentation： advances and prospects．Pattern Recognit200134：2259 ［2］ Pham D LPrince J L．An adaptive fuzzy C-means algorithm for image segmentation in the presence of intensity inhomogeneities． Pattern Recognit Lett199920：57 ［3］ Chen W JGiger M LBick U．A fuzzy C-means （FCM）-based approach for computerized segmentation of breast lesions in dynamic contrast-enhanced MR images． Acad Radiol200613 （1）：63 ［4］ Gorriz J MRamlrez JLang E Wet al．Hard C-means clustering for voice activity detection． Speech Commun200648： 1638 ［5］ Chuang K STzeng H LChen S Wet al．Fuzzy C-means clustering with spatial information for image segmentation．Comput Med Imaging Graphics200630：9 ［6］ Li JGao X BJiao L C．A new feature weighted fuzzy clustering algorithm．Acta Electron Sin200634（1）：89 （李洁高新波焦李成．基于特征加权的模糊聚类新算法． 电子学报200634（1）：89） ［7］ Chen S CZhang D Q．Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kerne-l induced distance measure．IEEE T rans Syst Man Cybern Part B200434 （4）： 1907 ［8］ Szilagyi LBenyo ZSzilagyii S Met al．MR brain image segmentation using an enhanced fuzzy C-means algorithm∥25th A nnual International Conference of IEEE EMBS．Piscataway 2003：17 ［9］ Ahmed M NYamany S MMohamed N．A modified fuzzy C-means algorithm for bias field estimation and segmentation of MRI data．IEEE T rans Med Imaging200221：193 ［10］ Zhang D QChen S C．A novel kernelized fuzzy C-means algorithm with application in medical image segmentation．A rtif Intell Med200432：37 ·1078· 北 京 科 技 大 学 学 报 第30卷