结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法

摘要：

针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整.

关键词：模糊C均值聚类、图像分割、小波变换、双边滤波、图像块、邻域信息、灰度信息

所属期刊栏目：25

分类号：TP3;R31

资助基金：广东省自然科学基金S2011040004273

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：116-123