改进的鲁棒模糊C-均值聚类算法：提升遥感图像分割性能

该篇论文主要探讨了在图像分割领域的一个关键问题——鲁棒模糊C-均值聚类算法的改进。Krinidis等人先前提出的模糊局部C-均值聚类系列算法虽然在某些情况下表现出色，但存在合理性不足的问题。作者针对这一缺陷，提出了一个新的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法。 首先，论文重新审视并批判了原有的目标函数，认为其可能存在不精确或不适应复杂图像分割需求的地方。作者对新的聚类目标函数进行了深入的分析，并构建了一个更为合理的聚类目标，以确保算法在处理复杂图像时能够更准确地识别和分组。 接着，作者利用拉格朗日乘子法，对新的聚类目标函数及其约束条件进行了严谨的数学推导。这种数学方法使得他们能够获得全新的隶属度（表示每个像素对各个簇的归属程度）和聚类中心的表达式，这两个参数对于决定像素的分类至关重要。 在算法设计上，作者考虑到了像素邻域信息的重要性，这有助于提高分割的精度和稳定性。他们开发了一种新的算法，能够充分利用这些周边信息，使得分割结果更加精细且鲁棒，即使面对复杂的遥感图像也能提供更好的分割效果。 实验部分是论文的核心部分，结果显示，新提出的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法在处理各种复杂图像时，无论是分割精度、稳定性还是鲁棒性方面，都优于现有的同类算法。这表明该算法在实际应用中具有显著的优势，特别适合于遥感图像等领域的分割任务。 这篇论文不仅对模糊C-均值聚类理论进行了深化，还提出了一种创新的、适用于复杂图像分割的新方法。通过改进聚类目标函数、引入邻域信息以及优化数学模型，作者成功地提升了算法的性能，为图像分割领域的研究和技术应用提供了新的思路。此外，文中提及的基金支持也体现了该研究的学术价值和社会认可度。