融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

• 作者: 张富有 李良群 湛西羊
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 直觉模糊集 局部信息 核函数
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 397-405
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7073字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2017.03.021

摘要

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法.在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,提高直觉模糊聚类的分类精度.实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FUCM)、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM)等.