Indonesian Journal of Electrical  Engineer ing and Computer Scien ce   V o l. 9, N o . 2 ,  Febr u ar y 201 8, pp . 3 3 2 ~ 3 34  ISSN: 2502-4752, DOI: 10. 11591/ijeecs .v9. i 2 .pp332-334          3 32     Jo urn a l  h o me pa ge : http://iaescore.c om/jo urnals/index.php/ijeecs  Fuzzy C-Means Algorithm Based  Satellite Image Segmentation      Syed Naz eebur Rehman 1 , Mohameed Ali Huss ain 2   1  Res ear ch s cho l ar,  Inform ation   Techno log y ,   AM ET Univers i t y , Che nn ai  2  Departm ent   of   C om puter S cien ce,  KL Univ ers i t y ,   Vij a yawad a       Article Info    A B STRAC T Article histo r y:  Received Oct 5, 2017  Rev i sed   D ec 18 , 20 17  Accepte d Ja n 2, 2018      In  t his  paper,  a improved  vers ion  of  F uzzy   C - M eans  (FCM)  a l gor ithm   is   proposed  e fficiently   to  s egment  t he  s atellite  i mages.  S egmentat ion  of  I mage  is   one  o the  pr om is ing  and  act ive  res e arches   i recen years .   As  literatur e   prove  t h a r e gio n   s egm e ntat ion  will  produce  b e tter  results.  Hum an  v is ual   percep tion  is   m ore  eff ect ive  tha n   a n y   m achin vis i on  s y s t em s   f o extracting  sem a ntic inform a tion   from   im ag e.  A   F CM  a lgorithm  i developed  t o es tim at e   param e ters  o t h prior  probabi liti es  a nd  lik elih ood  probabili t ies.   S FCM  algorithm  is  u sed  for  segmenting  background  and  island  extracti on  is  done  based  on  pixel  intensity .   F inally  P e a k  S i g n a l   t o  N o i s e  R a t i o  ( P SN R)  i s   cal cula ted   and   it   h as  bet ter   res u lts  than   oth e r.   K eyw ords :   FCM  PSNR   Satellite I m a g e  Seg m e n t atio n   Copyright ©  201 8 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r Syed Nazeebur Rehm a n,  R e search  Sc h o l ar, I n f o r m a t i o n Tec h nol ogy ,     AM ET  Uni v er sity ,   Ch enn a i.      1.   INTRODUCTION  Im ag Seg m en tatio n   h e lps  in  e x t racting   th si m ilar  featu r es  f ro m   the  images  b a s ed  o their  col o r,  in ten s ity  a nd   g roup them   t o g e th er  u sing   v ariou s   s eg m e n t atio n   t ec hni qu es.  B e f o re  p er f o rm i ng  se gm ent a t i o n   on   i m a ges,  s o m et im es  i m a ge  d e noi si ng  m u s t   b do ne  t re m ove  t he   n oi se fr om   t he  i m a ges  a n d   cert a i n   e d g e   det ect ors   l i k e s obel ,  p re wi t t , k i r esh a r e em pl oy ed.       2.   BA C KGR OUN D   Satellite  i mag e   s eg m e n t atio n   u s ing   in teractiv appro a ch   t m u lt i-o b j ective  g e n e tic  f u z zy  c lu stering  i s   e xpl ai ned  i n   [ 1] Thi s   a l g o r i t h m   concu r r e nt l y   f i nds  t he  c l u s t e ri n g   s ol u t i on  as  w el l   as  e vol ves  t h s e t   of   leg a lity  m easu r es  t h a are  to   b op ti m i zed   a th sa m e   t i m e.  H u m a deci si on  m a ker  i s   i nt eract wi t h   m et hod   and  best   s et   i s   obt ai ne usi n ada p t i v l e a r ni ng  of  v al i d i t y   m e asure  wi th  f inal  r esult.  M oth-flam based  o p tim izat io n   fo satellite  i mag e   s eg m e n t atio n   with   m u lti lev e t hresh o l d i ng  i s   p rese nt e d   i [2] .   M ul t i l e vel  th resh o l d i ng   m o t h -fla m o p ti mizatio n   algo rith m   fo m u ltilev e t hresh o l d i n was  de vel o ped .   M ost   of  t he   satellite   i mag e are  tested   u si n g   th is  m eth o d Th ere  are  five  e xi st i ng  m e tho d are  c o m p ared  h ere  for  solving  t h res hol di n g   p ro bl em li ke  d i ffere nt i a l   evol ut i on  al go ri t h m ,   g e n e tic  a lg o r ith m ,   p article  s warm   o p timizatio n ,   artificial  b ee  co lon y   a lg orithm  an d   m o th -fl a m o p t i m izati o n   al g orith m .   S atellite  i m a g e   s eg m e n t atio n   u s ing   di ffe re nt   t echn i ques  i s   d i s cu s s ed  i [3] .   T h r esh o l d i n Tec hni qu e ,   A ct i v e   C ont ou rs  a nd   K -m eans  C l us t e ri ng   are  th t h ree  tech n i q u e used   f or  s eg m e n tin g   satellite  i ma g e   a nd  e s t i m a ted  t h best   m etho wh en  c om pa r e d   t o  ot h er  m et hod.   Co m p arativ stu d y   a bou Satellite  i m a g e   s eg m e n t atio n   u s i n g   cl u s tering   a lg orithm s   b ased   on  per f o r m a nce  o f   F uzzy   i desc ri be i n   [ 4] C l ust e ri n g   a p p r o aches   b ased   o po ssib ilistic  c   m ean s,  p o s sib i listic   fuzzy  c   m eans  and  fuzzy-C-Means  is  c om pare a nd  t h es algorithm were  t este wi th  p e r form ance  wit h   m o re  n u m b e o f   s atellites.  C o m p a rativ stud abou satellite  i m ag segmen tatio n   u s ing   g e n e tic  a l g orith m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In d onesi a n  J  E l ec En g &   C o m p  Sci    ISS N :   2 5 0 2 - 47 52       Fu zzy C-Mea n s Algo rithm Based   Sa tellite Im ag S e g m en t a tio n (S yed  Nazeebu r  Rehman 33 3 base o n   d i f fer e nt   o b j ect i v f unct i o ns  i p r e s ent e i n   [ 5] Di f fe re nt  o b j ec tive  fu nction  is   e m p loy e fo im age  seg m en tatio n   u s ing   g e n e tic  a lg orith m .   T sallis,  Otsu   a nd   K ap ur’s   a re  t he   t hree  o b ject i v e   f unct i o ns   c om pare d   b a sed   on   g en etic  a lg o r ith m   f o o p tim al   m u ltilev e th resh old i n g .   S atellite   a n d   m e d i cal  i mag e   s eg m e n t ation  base o n   m ul t i pl ke rn el   f uzz y   c -M eans  al g o ri t h m   wi t h   A LS  m et ho d   is  e x p l ain e d   i n   [ 6 ] In itial  co n t o u curv is  g en erated  u sin g   m u ltip le  k ern e fu zzy  c -m ean s d u ring   t h e   c u r v e  p ro p a g a tio n   wh ile  l eakin g   at  t h e  b ound ar y.  Fin a lly  d ifferen t   i n f o r m a tio n are  co m b in ed   u sing   m u ltip le  k er nel   fuzzy  c -m eans  in  s e g m e ntation  alg o rith m . I m a g su p e reso lu tio recon s tru c tio using   iterativ e   a dapt i v reg u l a ri zat i o m e t hod  a n genet i c   algorithm   explained  i n   [ 7].  Medi Access   Delay  and  T h roughput  A nalysis  o f   V o i ce  C o d e with   S ilen ce  Su pp ressi on  o n   W i r el ess  Ad   H oc   N et wo rk   a l s descri be i n   [ 8] A i n tegrated  i nteractive  techni que  for  im age  segm ent a t i on  usi n st ack  b ase d   s ee d e regi on   g r o wi n g   a nd   t h res hol di n g   m et ho i s   d i s c u sse i n   [ 9] For  a n alyzing  the  optim al  p erfo rm ance  of  p est  im age  segm entatio is  d iscusse as  i [10].  Im age  segm entation  base on  d oubly  tr uncate d   g ene r alized  L aplace  mixt ur m odel   and  m eans  cl ust e ri n g   i di scuss e d   i n   [ 1 1 ] .       3.   THE PROBLEM  So m e   o th p r ob lem s   i n   satellite   i m a g e   s e g m e n t atio n   syste m   a re   t h e   s e g m e n t atio n   o f   t h e   s atellit e   i m ag m a v a ry  w ith   t h e   i n t en sity  v ariatio ns  i n   t h satellit i m a g e So  i ord e t o   o v e rco m th in tensities  vari at i o ns i n t h e segm ent e d i m ag e we a re proposi ng a new satell i t e  im a ge segm e nt at i on  m e t hod.         4.   PROP OSE D   S OLUTI O In   t h i p r op osed   s ystem ,   s atel lite  i mag e are  seg m en ted   u s i n g   F CM  a lg orith m .   B efo r seg m en tatio n   p r pro cessing   i d o n u s ing   med i an   f ilter  to   d en o i se  a n   imag to   g et  b etter  resu lts.  Here,  first  th imag es  a re  segm ented  usi n this  a l g orithm .   F CM  p arameters  are  use d   t dete rm in th laten t   v ariab l d i stri b u tion.  B lo ck   di ag ram   of t he   p r o pose d  i m a ge segm e nt at i o n   i s  gi v en  bel ow   FCM  is  a   m ethod  o cl ustering  w hic h   a llows  o ne  p iece  of  d ata  to  b e l o n g   t o  t w o   o r   m o r e  c l u s t e r s .   I t   is  m ax i m u m   u sed   for  p a ttern  r ecogn itio n.  C lu stering   or  c lu ster  a n al y s i s   i nv ol ve assi gni ng   d at p o i n t s   t o   cl ust e rs  ( al so  c al l e b u cket s,   b i n s ,   o cl asse s),  or  h om ogeneo u classes ,   s uc that  item s   i the  sam e   c lass  or  clu s ter are as similar as p ossible, wh ile ite m s  b elon g i n g  to   d i ffe rent classes   are as di ssim i lar as possible.          Fig u re 1 . Blo c k   Diagram   o f  th e  Pro po sed   Satellite I m a g e  Seg m e n t atio     5.   RESULTS  A ND  DI S C U S S I ON   Th is  s tep   d e scrib e th ov eral resu lts  o t h p r op o s ed   s ystem .   N o r m a lly  i mag e will  su ffer  fro m   th n o i se.  Med i an  f ilter  is  p ropo sed   in   t h i pap e to   d en o i se  t h e   i m a ge.  Thi s   s ect i on  t e l l s   a bout   p r o pos ed   seg m en tin g   sch e m e   u sin g   FCM  is  o pp ressed   for  satellite   i m a g e s.  Per f o rm ance  of  t he   p r o pose d   s c h em i s   com put ed  b y   P S NR   v al ue . Fi g u r 2 s h ows   t h pr o pose d   ( a )   o ri gi na l im age, ( b)  se g m e nted im a ge.          (a)   (b )                                      Figu re  2 .   (a )   O ri ginal im age an (b ) Se gm ented  Im age usi n g   FCM  algorith   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        ISS N 2502- 4 752  In d onesi a n  J  E l ec En g &   C o m p  Sci , Vol .   9 ,  N o.  2 ,   Fe br uar y  20 1 8   :   3 32 – 334  33 4   6.   CO NCL USI O N   no vel  ap proach   t o   seg m en t   th satellite  i mag e were  d ev elop ed   u sing   F CM  i p r opo sed .   F r o m   th i nvest i g at i o nal   resul t s   t he  i m a ge  s egm e nt at i on  usi n t h p r o p o s ed  m et ho was  fo u nd  t o   b m o re  v i s ual l te m p tin g   th an  o th er ex i sting   alg o ri t h m s . Fi gure  2 s h o w s t h e pr o pose d  se g m e nt ed i m a ge usi n g  FC M  al g ori t h m   t echni q u e.  T he   r esul t s   s ho t h at   F C M   a l gor i t h m   m e t hod  i s   a   v ery   e fficien o p tim iza tio n   an d   ob tain ed   PSNR   val u i s   3 6. 2 3 .   F ut u r sc o p e   o f   t hi s   pa per   i s   t use  t h a dva nc e d   s e g m e nt at i o n   t ech ni que   t o   o b t a i n   m ore  accurate res ult.       REFERE NC ES   [1]   A.  M ukhopadhy ay “Int eractiv approach  t o   m u ltiobject ive  geneti fuz z y   c lustering  for   satelli te  i m a g e   segm entation , ”  I EEE Ut tar Pradesh Sect ion Int e rnational Conf er ence on  El ect rical, Comput er and Ele c troni c s   Engineering , pp. 630-634, 2016.  [2]   Muangkote  N.,  et a l . ,   M ulti leve thr e sholdi ng  for  sate lli te   i m a ge  s egm e ntation   with  m o th-flam b a s e optimization,”  I EEE  1 3 th   Intern ational Jo int Co nference on Computer Scien ce  and Software   En gineering ,   pp.  1 - 6 2016.  [3]   Deepika  N.  P and  Vishnu  K.,  “D ifferent  t echn i ques  for  satellit e   im age  segm entation ,  IE EE On line Int e rnationa l   Conference on   Green Engi n eering and Techno lo gies,  pp . 1-6 , 20 15.   [4]   Ganesan  P.,  et a l . ,   “Performance  o fuzzy   based  clus ter i ng  algorithms  for  the  seg m e ntation  of  s atellite  i mages— com p arativ s t u d y ,”  IEEE S eventh National C onference on C o m puting, Communication and  Information Sys  Satellite image segmentation bas ed on d iff erent o b jec tiv e fun c tion s  using gene tic algorithm:  a co mparative  stud y,  pp. 23-27 , 2015 [5]   S . P are ,   et  al .,   In ternational Conf erence on Dig ita l Signal Processing , pp . 730-734 , 2015.  [6]   Yugander  P.,  et al. ,   M ultipl e   k e r nel  fu zz C-m e ans  algor ithm   with  A LS  m ethod   f or  sat e ll ite   a nd   m edica l   i m a g e   segm entation ,  I EEE Internation a Conference o n   Devices, Circu its and S y stems , pp. 244-248 , 20 12.  [7]   Pa nda   S .   S.,   et al. “Image  s u p er  r esolu tion  r econs truc tion  us ing  it era tive   ad apti v e   r egu l ar ization  method  and   genetic algor ith m,”  in  Computational In telligen ce in  Data M i nin g vol. 2 , pp . 675 -681, 2015 [8]   Shah  R D.  a nd   S ingh  S.  K .,  “Media  A ccess  Delay   and  Thro ughput  Anal y s is   o Voice  Code with  S il en c e   Suppression on Wireless Ad Ho c  Network ,”  Pro cedia  Computer  Scien c e,  vol. 79 ,  pp. 940-947, 20 16.  [9]   H o re  S .,  et al. “An  Integrated   I nteractiv Techn i que  f or  I mage  S egmentation  u s i ng  S t ack  b as ed   S eeded  R egion  Growing  and  Thresholding,”  In ternational Journal  of Electr ical and Computer  Engineering,  v o l / i s s u e :  6 ( 6 ) ,  p p .   2773-2778, 201 6.  [10]   Sangari  S and  Saraswad y   D.,  “A na ly zi ng  t h Opti ma l   Pe rforma n ce   o Pest  I mage  S egmentation  us ing  Non  Linear   Object ive  As s e s s m ents ,”   International Journal o f  Electr ical and  Computer Engin eering,  vo l/issue:  6 (6),  pp.  2789- 2793, 2016 [11]   J y othirmay T.,  et al. “Image  S egmentation  Bas e on  Doubly   Tr uncated  G ener alized  L ap lac e   M i x ture  M ode an d   Means  Clustering,”   Internatio nal Journal of Elec trica l  and Computer Engineering,   vol/issue:  6 (5),  pp.  2188 2016.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.