Dynamic Fuzzy Local Information C-Mean Clustering
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 551
فایل این مقاله در 7 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:
ITCC01_260
تاریخ نمایه سازی: 9 فروردین 1395
چکیده مقاله:
Fuzzy local information c-mean (FLICM) algorithm is an image clustering that not only considers the intensity of gray level of pixels but also consider the spatial local information in the clastering process. This paper presents a new FLICM that in addition to all advantages of usual FLICM, it has a higher convergence speed. This is due to a dynamic operation of the algorithm. Some of novelties proposed in the algorithm are as follows: At the first, the algorithm uses a low resolution image which is obtained from the initial image and gradually increases the resolution in few stages. The convergence termination criterion for each resolution is different. The higher resolution is used, the lower error for convergence is considered. The window used for incorporating spatial local information has not a fixed size. In the beginning, the window has small size and gradually it becomes larger. The results of experiments on some images show that without loss of accuracy, the speed of algorithm has been increased
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hossein Rezayi
Department of Electrical Enineering, Torbat heydarieh Branch, Islamic Azad University,Torbat heydarieh, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :