一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

• 作者: 于海燕 梁丹 范九伦 雒僖
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 可能性C-均值聚类 目标函数求解 自适应中值滤波 局部空间信息 图像分割 实验分析
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 46-50,56
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.05.011

摘要

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息.基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法.算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度.由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性.