基于快速模糊C均值的图像分割改进算法

"这篇论文是2007年由李明和李云松发表在《兰州理工大学计算机与通信学院》的科研成果，主题是关于改进快速模糊C均值聚类（Fast Fuzzy C-Means, FCM）算法在图像分割中的应用。传统的FCM算法在处理图像分割时存在不足，尤其在噪声和伪斑点图像上表现不佳。作者提出了一种创新的方法，通过结合邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计，构建新的隶属函数，实现二次聚类分割，以提高分割效果。 文章首先介绍了FCM聚类算法的基础，指出其在处理图像时忽视了像素的灰度和空间特性，导致在噪声或伪斑点存在的图像中分割效果不尽如人意。接着，论文详述了改进的算法思路，即在快速FCM的基础上，利用邻域像素的信息来增强算法的抗噪声能力和减少伪斑点的产生。具体来说，新算法通过灰度相似度衡量像素间的关联，同时考虑聚类分布的统计特性，以更准确地确定像素的归属。 新算法的优点在于： 1. 抑制噪声干扰：通过邻域像素的灰度相似度分析，可以降低噪声对聚类结果的影响，提高分割的准确性。 2. 减少伪斑点：通过对聚类分布的统计分析，能够识别并减少由于噪声或图像不清晰造成的伪斑点。 3. 纠正误分类像素：新方法能够更容易地识别并修正被错误分类的像素，从而优化整体的分割效果。 论文还通过实验证明了该方法在处理不同类型的噪声和伪斑点图像时具有出色的鲁棒性，并且在像素聚类的准确性上表现出色。实验结果进一步证实了提出的改进算法在图像分割领域的优势和实用性。 关键词涉及：快速模糊C均值、灰度相似性、邻域空间特征、图像分割、鲁棒性。文章分类号和文献标识码分别对应自然科学类别和技术类别的代码，表明这是一篇关于计算机科学和技术的学术论文。" 这篇论文的核心贡献在于提供了一个更为有效的图像分割方法，通过结合像素的灰度和空间信息，提升了FCM聚类在复杂环境下的性能，对于后续的图像处理和分析工作具有重要的参考价值。