論文の概要: G-image Segmentation: Similarity-preserving Fuzzy C-Means with Spatial Information Constraint in Wavelet Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11510v2
• Date: Wed, 1 Jul 2020 01:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 22:56:12.513057
• Title: G-image Segmentation: Similarity-preserving Fuzzy C-Means with Spatial Information Constraint in Wavelet Space
• Title（参考訳）: G像分割:ウェーブレット空間における空間情報制約と類似性保存ファジィC値
• Authors: Cong Wang and Witold Pedrycz and ZhiWu Li and MengChu Zhou and Shuzhi Sam Ge
• Abstract要約: 本研究は,G像分割のための類似性保存型ファジィC-Means (FCM) アルゴリズムについて詳述する。 合成および実世界のG画像の実験は、最先端のFCMアルゴリズムよりも実際に高い堅牢性と性能を達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 148.0882928072907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: G-images refer to image data defined on irregular graph domains. This work elaborates a similarity-preserving Fuzzy C-Means (FCM) algorithm for G-image segmentation and aims to develop techniques and tools for segmenting G-images. To preserve the membership similarity between an arbitrary image pixel and its neighbors, a Kullback-Leibler divergence term on membership partition is introduced as a part of FCM. As a result, similarity-preserving FCM is developed by considering spatial information of image pixels for its robustness enhancement. Due to superior characteristics of a wavelet space, the proposed FCM is performed in this space rather than Euclidean one used in conventional FCM to secure its high robustness. Experiments on synthetic and real-world G-images demonstrate that it indeed achieves higher robustness and performance than the state-of-the-art FCM algorithms. Moreover, it requires less computation than most of them.
• Abstract（参考訳）: G画像は不規則なグラフ領域で定義された画像データを指す。 本研究は,g画像セグメンテーションのための類似性保存ファジィc-means (fcm)アルゴリズムを詳述し,g画像セグメンテーション手法とツールの開発を目的とする。 任意の画像画素とその近傍の会員類似性を維持するため、FCMの一部として、会員分割に関するクルバック・リーブラー分岐項を導入する。 その結果、画像画素の空間情報を堅牢性向上のために考慮し、類似性保存FCMを開発した。 ウェーブレット空間の特性が優れており、従来のFCMで使用されるユークリッドよりも高いロバスト性を確保するために提案したFCMが用いられる。 合成および実世界のG画像の実験は、最先端のFCMアルゴリズムよりも実際に高い堅牢性と性能を達成することを示した。 さらに、ほとんどの計算よりも少ない計算を必要とする。

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