دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 78981
ترجمه فارسی عنوان مقاله

فاصله Mahalanobis بر اساس الگوریتم خوشه بندی فازی برای تقسیم بندی تصویر

عنوان انگلیسی
Mahalanobis distance based on fuzzy clustering algorithm for image segmentation
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
78981 2015 9 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Digital Signal Processing, Volume 43, August 2015, Pages 8–16

ترجمه کلمات کلیدی
تقسیم بندی تصویر؛ C-means فازی؛ فاصله Mahalanobis؛ اطلاعات KL؛ آنتروپی
کلمات کلیدی انگلیسی
Image segmentation; Fuzzy C-means; Mahalanobis distance; KL information; Entropy
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  فاصله Mahalanobis بر اساس الگوریتم خوشه بندی فازی برای تقسیم بندی تصویر

چکیده انگلیسی

Conventional Fuzzy C-means (FCM) algorithm uses Euclidean distance to describe the dissimilarity between data and cluster prototypes. Since the Euclidean distance based dissimilarity measure only characterizes the mean information of a cluster, it is sensitive to noise and cluster divergence. In this paper, we propose a novel fuzzy clustering algorithm for image segmentation, in which the Mahalanobis distance is utilized to define the dissimilarity measure. We add a new regularization term to the objective function of the proposed algorithm, reflecting the covariance of the cluster. We experimentally demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm on a generated 2D dataset and a subset of Berkeley benchmark images.