Resumen

El algoritmo FCM (fuzzy c-means) ha sido extendido y modificado de muchas maneras para resolver el problema de segmentación de imágenes. Sin embargo, casi todas las extensiones requieren el ajuste de al menos un parámetro que depende de la imagen misma. Para superar este problema y proporcionar un algoritmo de agrupamiento difuso robusto que esté completamente libre de parámetros empíricos e independiente del tipo de ruido, proponemos un nuevo factor que incluye la información espacial local y el nivel de gris. De hecho, este trabajo proporciona tres extensiones del algoritmo FCM que demostraron su eficiencia en imágenes sintéticas y reales.

• Materias:Sistemas lineales difusos Reglas difusas Conjuntos borrosos Sistema de bobinado
• Subjects:Linear fuzzy systems Fuzzy rules Fuzzy sets Winding system
• Palabras claves:Algoritmo; Segmentación de imágenes; Extensiones; Parámetros; Agrupamiento difuso; Información espacial
• Keywords:Algorithm; Image segmentation; Extensions; Parameters; Fuzzy clustering; Spatial information