阴影路面图像分割的改进模糊聚类算法

本文主要探讨了一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法，针对实际应用中常见的亮度不一致的阴影路面目标分割问题。作者刘华军、任明武和杨静宇在南京理工大学计算机科学与技术系的研究背景下，针对传统模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法在处理复杂光照条件下目标分割效果不理想的问题，提出了创新性的算法改进。 首先，他们强调了在图像分割过程中引入空间关系约束的重要性。在改进的算法中，他们定义了像素间的邻域关系，并进一步构建了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵。这种矩阵考虑了像素在空间位置上的关联性，使得聚类过程更贴近实际物体的边界和结构。通过这种方式，算法能够更好地捕捉到目标区域的边缘特征，减少光照变化带来的干扰。 传统的FCM算法通常依赖于单一的灰度信息进行聚类，而这种改进的方法则将空间关系矩阵融入到聚类过程，增加了鲁棒性和准确性。这种方法的优势在于参数设置相对较少，能自动适应不同的图像场景，无需过多的人工调整，这对于机器人导航等实时应用来说具有显著的优势。 在实验验证阶段，作者选择了受光照影响严重的林荫道道路图像作为测试样本。结果显示，改进后的算法在阴影路面的一致性分割上表现出色，有效提高了目标的识别精度和分割的稳定性。实验数据支持了该方法在解决实际问题中的有效性，尤其是对于那些光照条件多变、目标对比度低的场景。 本文的核心贡献是提出了一种结合空间关系约束的模糊聚类算法，用于解决图像分割中的挑战，特别适用于光照变化导致的亮度不一致问题，对于提升机器视觉和智能车辆导航系统的性能具有重要的实践价值。关键词包括图像分割、模糊聚类、空间关系约束，这表明了研究者关注的关键技术领域。