一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法

作者：孙艺峰; 王向阳; 王春花

来源：小型微型计算机系统, 2008, (02): 320-323.

• 图像分割
• 模糊C-均值聚类
• 区域粗糙度
• 聚类有效性 image segmentation
• fuzzy c-means clustering
• area quantization
• cluster validity

基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割.仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值.

• 单位
  视觉与听觉信息处理国家重点实验室; 北京大学; 辽宁师范大学