非局部模糊C均值聚类图像分割  

作　　者：孙鑫[1] 

机构地区：[1]中北大学信息与通信工程学院

出　　处：《电子世界》2014年第17期186-187,共2页Electronics World

摘　　要：改进的广义模糊C均值聚类分割算法(GIFP_FCM)是一种新型的模糊聚类算法。然而,GIFP_FCM对噪声很敏感,这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题,本文提出一种新算法,即非局部自适应空间约束聚类算法(FCA_NLASC)。在该方法中,一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像,与GIFP_FCM算法比较,实验结果表明,FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。

关 键 词：图像分割 模糊C均值 模糊聚类 K均值 空间信息 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]