1 河北地质大学信息工程学院, 河北 石家庄 050031
2 河北省光电信息与地球探测技术重点实验室, 河北 石家庄 050031
3 河北省智能传感物联网工程研究中心, 河北 石家庄 050031
广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像块的像素灰度值加权的广义模糊C均值算法。该算法利用图像块代替单个像素构建目标函数,图像块内各像素的权重由邻域像素和中心像素空间关系及图像块内各像素灰度关系综合确定。以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出含图像块形式的隶属度和聚类中心表达式。通过这种方式,将邻域信息融入进聚类进程,提升算法的鲁棒性。利用合成图像和实际图像进行分割实验,结果表明:所提算法具有较强的鲁棒性和良好的分割性能。
图像处理 图像分割 广义模糊C均值 图像块 邻域信息 激光与光电子学进展
2020, 57(24): 241006
