融合空间信息的改进FCM图像分割算法

摘要：

针对FCM算法在图像分割时存在选取初始聚类中心不佳与算法抗噪性差的问题,提出一种融合空间信息的改进FCM图像分割算法;首先采用了直方图算法和LOF算法自适应地选取初始聚类中心,之后使用马尔科夫随机场得到先验概率改进目标函数,使用修正隶属度矩阵的方法改进算法流程,最后使用改进算法进行图像分割;为验证该算法性能,使用Berkeley图像数据集作为实验数据,选取Dice系数、JS系数、SA系数、PSNR指数、运行时间及迭代次数作为评价标准;实验结果表明,该算法能够获取更优初始聚类中心,在处理不同噪声图像上有更好的鲁棒性.

关键词：模糊聚类、图像分割、空间信息、马尔科夫随机场、初始聚类中心

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：176-182