基于分裂式K均值聚类的图像分割方法

摘要：

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种有效的无监督图像分割方法,适用于任意分类数,不需要预知图像特征,但其聚类效果直接受待分类样本噪声和分类初始条件的影响.因此,提出了一种适用于彩色图像分割的分裂式K均值聚类(FKM)算法,该算法首先使用中值滤波对分类样本去噪,然后使用一种分裂聚类法对图像样本进行预分类,得到一组样本集初始划分,最后以这组划分为起点,使用基于概率距离的K均值聚类对图像分割进行迭代优化.实验结果表明,该算法可以避免FCM的误分类,诸如陷于中心死区、中心重叠和局部极小值,而且提高了分割速度.

关键词：图像分割、分裂式K均值、模糊C均值、聚类、无监督

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：372-374