基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法

摘要：

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一.为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM)聚类图像快速分割算法.该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制;然后通过塔形分解来缩减聚类样本集;最后利用加权FCM聚类算法进行分类.仿真结果表明,该方法的效率明显优于标准的FCM算法.此外,为确定分割的最优类别数c,还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数--修正划分模糊度,实现了最佳图像分割类别数c的自动确定.基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的.

关键词：图像分割、加权模糊c均值聚类算法、聚类有效性函数

所属期刊栏目：12

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60202004;教育部科学技术研究项目104173

在线出版日期：2008-04-21（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：2105-2112