基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割新算法  

Modified kernel-based fuzzy c-means algorithm with spatial information for image segmentation

作　　者：杨悦[1] 郭树旭[1] 任瑞治[1] 于永力 

机构地区：[1]吉林大学电子科学与工程学院,长春130022 [2]松原广播电视台,吉林松原138001

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2011年第S2期283-287,共5页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(61006054)

摘　　要：针对传统FCM算法在进行图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种新的基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割算法。该算法根据像素间灰度值的差异程度,将空间信息引入传统的FCM算法,建立新的包含邻域信息的隶属度迭代函数,实现图像的分割。同时,算法还引入核函数,用内核诱导距离代替了传统FCM算法中的欧式距离,对输入图像的样本特征进行优化。实验结果表明,本文算法能够获得较好的分割效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。针对传统FCM算法在进行图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种新的基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割算法。该算法根据像素间灰度值的差异程度,将空间信息引入传统的FCM算法,建立新的包含邻域信息的隶属度迭代函数,实现图像的分割。同时,算法还引入核函数,用内核诱导距离代替了传统FCM算法中的欧式距离,对输入图像的样本特征进行优化。实验结果表明,本文算法能够获得较好的分割效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。

关 键 词：信息处理技术 图像分割 模糊C均值 核函数 空间邻域信息 

分 类 号：T-55[一般工业技术]