Development Of The Kernel Fuzzy C-means For Image Segmentation
محل انتشار: اولین کنفرانس ملی تحقق ایده های دست نیافتنی در زمینه فناوری اطلاعات و تکنولوژی(الکترونیکی)
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 255
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
WHMAC01_002
تاریخ نمایه سازی: 19 فروردین 1400
چکیده مقاله:
Kernel fuzzy c-means clustering algorithmuse the kernel distance and spatial error onits membership functions to realize objectivefunction in Fuzzy c-means algorithm inimage segmentation. This algorithm isimplemented through Euclidian distanceconversion to kernel distance characteristicson property space. Membership criterionand the sequences of cluster centroidsequations are achieved by minimizing theefficient objective functions; the centralinitializing algorithm is presented so that todecrease computational and time complexity. The proposed algorithm implement onblack & white, colored and noisy medicalimages in MATLAB software with differentclusters which is more precise and strongerthan Fuzzy c-means algorithm with highersimilarity.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Fatemeh Saberi
Applied and science university center khane kargar, gorgan , golestan ,iran