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基于空间模糊聚类的图像分割优化算法要点
深圳大学研究生课程论文
题目 基于空间模糊聚类的图像分割优化算法
成绩
专业 信息与通信工程 课程名称、代码 模糊数学理论
年级 研一
姓名 梁运恺 同组人 叶 韩
学号 2150130406 2150130407
时间 2015/1/6
任课教师 李良群
基于空间模糊聚类的图像分割优化算法
【摘要】针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法。该算法通过在传统FCM 算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM 算法。
【关键词】图像分割;模糊聚类;FCM 算法;空间位置信息;
The Spatial Fuzzy Clustering Optimization Algorithm for Image Segmentation
Abstract: For the poor anti-noise performance limitations of the traditional fuzzy C-means (FCM) algorithm. We proposed a new spatial fuzzy clustering optimization algorithm for image segmentation .we added a wealth of spatial information between pixels in the image feature items, so that the traditional FCM sensitive to noise was solved. And the robustness of the algorithm was enhanced. Experimental results show that our algorithm can achieve the effective segmentation the noise images. And the results are significantly better than those by traditional FCM image segmentation algorithm.
Keywords: image segmentation; fuzzy clustering; FCM algorithm; spatial information
引言
图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤,是进一步理解图像的基础。图像分割本质上是基于某种相似性准则对像素进行分类,在期望的分割结果中,属于同类的像素特征不仅在数值上相似,其空间位置信息也有紧密联系。数据聚类方法对图像进行分割具有直观和易于实现的特点,其中最有效的是模糊C-均值(Fuzzy C-means ,FCM)聚类算法。但传统的FCM 算法未考虑图像的空间信息,在处理受噪声污染的图像时常会得到不理想的分割结果,因此,本文提出一种改进的FCM 算法。针对传统FCM算法在分割过程中只考虑本地信息的问题,本文算法加入有影响力的特征因子,即空间位置信息。实验结果表明,本文算法可显著抑制噪声并保留实际图像的特征。
FCM聚类简介
2.1 模糊集合基本知识
首先说明隶属度函数的概念。隶属度函数是表示一个对象xA的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0=μA(x)=1。μA(x)=1表示x完全隶属于集合A,相当于传统集合概念上的x∈A。一个定义在空间X={x}上的隶属度函数就定义了一个模糊集合A,或者叫定义在论域X={x}上的模糊子集。对于有限个对象x1,x2,……xn模糊集合可以表示为:
有了模糊集合的概念,一个元素隶属于模糊集合就不是硬性的了,在聚类的问题中,可以把聚类生成的簇看成模糊集合,因此,每个样本点隶属于簇的隶属度就是[01]区间里面的值。
2.2 C均值聚类
C均值聚类也称K均值聚类(K-Means),已经应用到各种领域。它的核心思想如下:算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c),并求每组的聚类中心,使
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