作者：常晓茹; 郑寇全; 李娜; 王萌邻域信息约束系数模糊c均值图像分割
摘要：针对基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割算法仅利用像素的灰度信息、噪声抑制不理想、算法鲁棒性不高的问题，提出了一种基于像素邻域信息约束的FCM图像分割算法。该算法在模糊目标函数中引入邻域信息约束，通过约束系数自适应调节控制邻域信息约束强度，自优化迭代更新聚类中心和聚类隶属度矩阵，使模糊目标函数收敛到最小，并利用像素最优聚类隶属度去模糊化操作实现图像分割。实验结果表明，该算法在获得较高的图像分割精度的同时，具有较强的噪声抑制能力。
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