基于小波变换和粒子群改进的FCM图像分割方法

• 作者: 傅佑 邱雨楠 陆冰鉴 陆振宇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像分割 模糊C均值 小波变换 各向异性滤波 粒子群算法 去噪算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 57-60,65
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.05.014

摘要

模糊C均值聚类(FCM)算法是常用的图像分割算法之一,具有无监督、计算简便、软分割等优点.但是,对于含噪声的图像,会受到较为明显的干扰,且对初始值敏感,易陷入局部极小值.针对以上问题,提出一种新的FCM算法.首先,应用小波变换将图像三重分解得到不同尺度的高频和低频系数,应用各向异性滤波对分解后的高频系数进行去噪;然后,将处理好的系数利用小波重构得到处理完成的图像;最后,利用粒子群算法更新FCM的聚类中心,以得到全局最优值.实验结果表明该算法较好地抑制了噪声的影响,具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆振宇	南京信息工程大学电子与信息学院	31	127	6.0	9.0
5	傅佑	南京信息工程大学电子与信息学院	2	9	2.0	2.0
6	邱雨楠	南京信息工程大学电子与信息学院	2	9	2.0	2.0
7	陆冰鉴	南京信息工程大学电子与信息学院	2	9	2.0	2.0