自动分类加权模糊C均值图像分割算法研究

"一种自动分类的加权模糊C均值图像分割算法* 潘伟1，付佳1，王秀芬2，郝重阳1 (1．西北工业大学生物医学工程研究所，陕西西安710072；2．山东省淄博职业学院，山东淄博255013)" 图像分割是计算机视觉领域中的核心问题之一，它涉及到图像分析、模式识别以及机器学习等多个方面。在给定的资源中，研究人员提出了一种改进的加权模糊C均值（Weighted Fuzzy C-Means，简称wFcM）图像分割算法，旨在提高其自动化程度。传统的模糊C均值（Fuzzy C-Means，简称FCM）算法是一种基于模糊集理论的聚类方法，它能够处理灰度图像中的不确定性，将图像像素划分到不同的类别或区域。然而，FCM算法的一个限制是需要预先设定类别数量，这在实际应用中可能会带来不便。 该论文介绍的wFcM算法首先通过直方图平滑和峰点检测技术来自动确定图像的分类数目。直方图平滑有助于消除噪声，使得图像的特征更加明显，而峰点检测则可以找出图像中不同区域的显著特征，从而推断出合理的类别数。这种方法增强了算法的自适应性，使得它能够根据图像的实际内容自动调整分割的复杂度。 一旦类别数确定，wFcM算法就开始进行图像分割。在模糊C均值的基础上，加权模糊C均值引入了权重因子，使得像素的归属程度可以根据其与类中心的距离动态调整。这种权重机制使得算法更具有鲁棒性，能够更好地处理像素间的相似性和差异性，特别是在边界模糊或内部变异较大的图像中。 论文中的大量实验结果证明，提出的自动分类wFcM算法能够准确地完成图像分类，并有效地进行图像分割。这意味着该算法在医疗影像分析、遥感图像处理、生物医学成像等领域有广泛的应用潜力。通过自动确定分类数，该算法减少了人为干预的需求，提高了处理效率，同时保持了分割结果的准确性和合理性。 关键词：模糊c均值；图像分割；自动分类 中图法分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1672-5174(2007)03-485-04 该研究提供了一种新的自动化图像分割方法，通过结合直方图处理和加权模糊C均值算法，实现了对图像的智能分类和分割。这一工作对于提升图像处理的智能化水平，特别是对于那些需要大量图像分析的领域，具有重要的理论意义和实践价值。