结合差分曲率的空间模糊C均值图像分割算法

摘要：

针对基于空间信息的模糊C均值图像分割算法(sFCM)在对含噪图像分割时,图像的噪声和边缘细节不能同时得到较为正确分割的问题,本文提出了一种结合差分曲率的改进sFCM算法.差分曲率(difference curvature)可以有效地区分图像边缘和平坦区.将差分曲率引入到sFCM算法的空间函数中,算法的函数相关性参数在每个像素点处自适应取值,使改进算法在抗噪性能提高的同时,对图像细节有着更好的分割效果.实验结果表明:在对含噪图像进行分割时,本文提出的改进算法相比于sFCM及其衍生算法具有更好的模糊划分效果,并有效地提升了sFCM算法的抗噪性和对边缘细节的保护能力.

关键词：模糊聚类、图像分割、图像去噪、空间信息、差分曲率

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61671413;山西省自然科学基金资助项目2015011046

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：392-397