模糊局部信息C均值聚类算法

"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm" 本文提出了一种模糊C-均值（FCM）聚类算法的变体，该变体旨在解决图像聚类问题。新算法名为模糊局部信息C-均值（FLICM），它将局部空间信息和灰度信息以新颖的模糊方式融合在一起。FLICM的主要目标是克服传统模糊C-均值算法的不足，同时提升聚类性能。 在传统的FCM算法中，聚类是基于像素之间的相似性，而FLICM引入了一个模糊的局部相似度度量（包括空间和灰度信息）。这一度量使得算法对噪声具有抗干扰性，并能更好地保留图像细节。此外，FLICM算法的一个显著特点是完全摆脱了经验调整参数，如距离权重、模糊因子等，这些参数在其他文献中提出的模糊C-均值算法中通常是需要人为设定的。 FLICM算法的工作原理是，首先计算每个像素与其邻域内像素的模糊相似度，然后用这些信息来更新聚类中心。通过这种方式，算法可以考虑像素的局部环境，从而在处理复杂或噪声图像时提高聚类的稳定性和准确性。 实验部分展示了FLICM算法在合成图像和真实世界图像上的有效性与效率。对比实验结果证明，FLICM对噪声图像具有较强的鲁棒性，能够提供更精确的图像分割和聚类结果。这一算法对于图像分析、模式识别、医学影像处理等领域具有潜在的应用价值。 关键词：聚类，模糊C-均值，图像处理，局部信息，噪声抵抗，参数自由