![](/images/graphics-bg.png)
Robust Semisupervised Kernelized Fuzzy Local Information C-Means Clustering for Image Segmentation
المؤلفون المشاركون
Yang, Yao
Wu, Chengmao
Li, Yawen
Zhang, Shaoyu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-22، 22ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To improve the effectiveness and robustness of the existing semisupervised fuzzy clustering for segmenting image corrupted by noise, a kernel space semisupervised fuzzy C-means clustering segmentation algorithm combining utilizing neighborhood spatial gray information with fuzzy membership information is proposed in this paper.
The mean intensity information of neighborhood window is embedded into the objective function of the existing semisupervised fuzzy C-means clustering, and the Lagrange multiplier method is used to obtain its iterative expression corresponding to the iterative solution of the optimization problem.
Meanwhile, the local Gaussian kernel function is used to map the pixel samples from the Euclidean space to the high-dimensional feature space so that the cluster adaptability to different types of image segmentation is enhanced.
Experiment results performed on different types of noisy images indicate that the proposed segmentation algorithm can achieve better segmentation performance than the existing typical robust fuzzy clustering algorithms and significantly enhance the antinoise performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Yao& Wu, Chengmao& Li, Yawen& Zhang, Shaoyu. 2020. Robust Semisupervised Kernelized Fuzzy Local Information C-Means Clustering for Image Segmentation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196096
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Yao…[et al.]. Robust Semisupervised Kernelized Fuzzy Local Information C-Means Clustering for Image Segmentation. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196096
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Yao& Wu, Chengmao& Li, Yawen& Zhang, Shaoyu. Robust Semisupervised Kernelized Fuzzy Local Information C-Means Clustering for Image Segmentation. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196096
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196096
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)