TY  - JOUR
T1  - МЕТОД НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ k-СРЕДНИХ СО ШТРАФНОЙ ФУНКЦИЕЙ И ПРОИЗВОЛЬНЫМИ СТЕПЕНЯМИ ВЕКТОРА ПРИНАДЛЕЖНОСТИ
JF  - Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук
AU  - Залесский А. Б., 
AU  - Середин Э. Н., 
Y1  - 2016-05-20
UR  - https://www.academjournals.by/publication/13090
N2  - Представлена новая версия метода нечеткой кластеризации k-средних, названная методом нечеткой кластеризации k-средних со штрафной функцией. Разработан алгоритм кластеризации полутоновых, цветных и мультиканальных изображений. Особенностью алгоритма является использование аддитивной штрафной функции гиббсовского типа для контроля локальной гладкости на однородных областях кластерного представления изображений. Локальная гладкость получаемых решений зависит от значений коэффициентов штрафной функции. Эти коэффициенты могут быть взяты как функции величины и направления градиента изображения. В отличие от известного алгоритма нечеткой кластеризации k-средних, который неустойчив по отношению к шумам и искажениям, присутствующим на изображении, предлагаемый алгоритм позволяет строить устойчивые кластерные представления на зашумленных и поврежденных изображениях. Свойства алгоритма проиллюстрированы на тестах с реальными изображениями. Эксперименты показали, что алгоритм, с одной стороны, корректно объединяет однородные области изображений в отдельные кластеры, а с другой – предотвращает слияние разнородных областей.