基于分层的直觉模糊C均值聚类图像分割算法

摘要：

传统模糊C均值聚类算法及其相关改进算法应用于图像分割时,未充分利用像素点的邻域信息,导致图像的分割结果不理想、运行效率偏低等问题,为此,提出基于分层的直觉模糊C均值聚类图像分割算法.采用分层技术将图像划分为多个不同区域,计算其相应的聚类中心;构造融合相邻像素的相关性与直觉模糊集理论的目标函数,求解直觉模糊隶属度矩阵;根据像素的隶属度修正图像分层,直到符合聚类准则.实验结果表明,该算法取得了良好的图像分割效果,提升了图像分割效率.

关键词：图像分割、模糊C均值、直觉模糊集、分层技术、缺陷图像

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61362036;2015年研究生创新专项基金项目YC2015-S320;江西省自然科学基金项目20132BAB201024;无损检测教育部重点实验室开放基金项目ZD201429005

在线出版日期：2018-04-02（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：3368-3373