G-图像分割：小波空间中带空间信息约束的保相似性模糊C均值
计算机视觉与模式识别
2020-10-12 v2
摘要
G-图像指定义于不规则图域上的图像数据。本工作阐述了一种用于G-图像分割的保相似性模糊C均值（FCM）算法，旨在开发分割G-图像的技术与工具。为保持任意图像像素与其邻域间的隶属度相似性，将关于隶属度划分的Kullback-Leibler散度项作为FCM的一部分引入。由此，通过考虑图像像素的空间信息以增强鲁棒性，发展了保相似性FCM。由于小波空间的优越特性，所提FCM在该空间而非传统FCM所用的欧氏空间中执行，以确保其高鲁棒性。在合成与真实世界G-图像上的实验表明，其确实比最先进的FCM算法取得了更高的鲁棒性与性能。此外，其所需计算量少于大多数现有算法。
引用
@article{arxiv.2006.11510,
title = {G-image Segmentation: Similarity-preserving Fuzzy C-Means with Spatial Information Constraint in Wavelet Space},
author = {Cong Wang and Witold Pedrycz and ZhiWu Li and MengChu Zhou and Shuzhi Sam Ge},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.11510},
year = {2020}
}
备注
This paper has been withdrawn by the author since some statements are not right as raised by other researchers