A multiobjective spatial fuzzy clustering algorithm for image segmentation
A multiobjective spatial fuzzy clustering algorithm for image segmentation
复制标题
一种图像分割的多目标空间模糊聚类算法
DOI：
10.1016/j.asoc.2015.01.039
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发表时间：
2015-05
影响因子：
8.7
通讯作者：
Jiulun Fan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Feng Zhao;Hanqiang Liu;Jiulun Fan
本文描述了一种用于图像分割的多目标空间模糊聚类算法。为了对噪声图像获得满意的分割性能，该方法将从图像中导出的非局部空间信息引入适应度函数中，该适应度函数分别考虑全局模糊紧致性和簇间模糊分离。在产生一组非支配解之后，利用非局部空间信息通过聚类有效性指数来选择最终的聚类解。此外，为了自动演化所提出的方法中的聚类数量，使用实数编码可变字符串长度技术对染色体中的聚类中心进行编码。该方法应用于受噪声污染的合成图像和真实图像，并与k均值、模糊c均值、两种具有空间信息的模糊c均值聚类算法和多目标变串长度遗传模糊聚类算法进行比较。实验结果表明，该方法在聚类数量演化方面表现良好，并且在噪声图像分割上获得了令人满意的性能。
This article describes a multiobjective spatial fuzzy clustering algorithm for image segmentation. To obtain satisfactory segmentation performance for noisy images, the proposed method introduces the non-local spatial information derived from the image into fitness functions which respectively consider the global fuzzy compactness and fuzzy separation among the clusters. After producing the set of non-dominated solutions, the final clustering solution is chosen by a cluster validity index utilizing the non-local spatial information. Moreover, to automatically evolve the number of clusters in the proposed method, a real-coded variable string length technique is used to encode the cluster centers in the chromosomes. The proposed method is applied to synthetic and real images contaminated by noise and compared with k-means, fuzzy c-means, two fuzzy c-means clustering algorithms with spatial information and a multiobjective variable string length genetic fuzzy clustering algorithm. The experimental results show that the proposed method behaves well in evolving the number of clusters and obtaining satisfactory performance on noisy image segmentation.
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影响因子：
14.3
作者：
Handl, Julia;Knowles, Joshua
通讯作者：
Knowles, Joshua
DOI：
10.1016/j.asoc.2010.01.007
发表时间：
2011
期刊：
Appl. Soft Comput.
影响因子：
--
作者：
A. Mukhopadhyay;U. Maulik
通讯作者：
A. Mukhopadhyay;U. Maulik
DOI：
10.1109/tpami.2002.1114856
发表时间：
2002-12-01
影响因子：
23.6
作者：
Maulik, U;Bandyopadhyay, S
通讯作者：
Bandyopadhyay, S
影响因子：
7.5
作者：
Zhang, DQ;Chen, SC
通讯作者：
Chen, SC
影响因子：
19
作者：
Mingrui Wu;B. Scholkopf
通讯作者：
Mingrui Wu;B. Scholkopf