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一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

作者:狄岚; 刘海涛; 何锐波图像分割空间信息局部信息非局部信息多测度模型邻域隶属度惩罚项

摘要:模糊C-均值算法(fuzzy C-means,FCM)对图像噪声敏感,只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息,造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题,将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中,扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中,使得每次迭代前,隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑,最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强,能够获得较为理想的图像分割效果。

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智能系统学报

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