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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제12호
발행연도
2012.12
수록면
83 - 93 (11page)

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본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
#퍼지 클러스터링 #이미지 분할 #클러스터링 유효성 함수 #객체 인식 #fuzzy c-means #image segmentation #cluster validity function #object recognition

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1. [학술지(정기간행물)] - K. S. Fu / 1981 / A Survey on Image Segmentation / Pattern Recogn 13 : 3 ~ 16 google schola 2. [학술대회논문] - L. A. Zadeh / 1965 / Fuzzy Sets / Inf. Cont. : 338 ~ 353 google schola 3. [단행본] - J. C. Bezdek / 1965 / Fuzzy and Algorithms for Pattern Recognition and Image Processing / Springer google schola 4. [단행본] - J. C. Bezdek / 1981 / Pattern Recognition with Fuzzy Objective Funtion Algorithms / Plenum Press google schola 5. [학술대회논문] - A. Ali / 2004 / Fuzzy Image Segmentation Using Suppressed Fuzzy C-Means Clustering(SFCM) / 7th Intl. Conf. Computer and Information Technology google schola

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