分布信息直觉模糊c均值聚类：红外图像分割新方法

"本文提出了一种基于分布信息的直觉模糊C均值聚类算法，用于红外图像分割，尤其适用于电力设备红外图像处理。该算法旨在克服传统直觉模糊C均值聚类算法的不足，如对聚类中心敏感、聚类精度低、细节保留差以及时间复杂度高等问题。通过引入高斯模型改进全局空间分布信息，并利用局部空间信息优化隶属函数，以解决图像强度不均匀和边缘模糊的问题。实验结果表明，该算法在 Terravic 动态红外数据库和包含300幅电力设备红外图像的数据集上的相对区域错误率约为10%，对模糊因子m的变化影响小，表现出较高的有效性和适用性。" 本文详细探讨了一种新的红外图像分割方法，它基于分布信息的直觉模糊C均值聚类算法。传统的直觉模糊C均值聚类算法在图像分割时面临一些挑战，例如对聚类中心过于敏感，导致聚类精度下降，同时可能丢失图像细节，且计算时间较长。为了解决这些问题，研究者提出了针对电力设备红外图像的优化算法。 首先，该算法结合了高斯模型，以改进全局空间分布信息。在电力设备红外图像中，高强度的非目标对象以及图像强度的不均匀性会干扰图像分割过程。高斯模型的引入有助于更准确地捕捉和处理这些干扰因素，提高聚类的准确性。 其次，算法利用局部空间信息，通过空间算子来优化隶属函数。这一策略能够有效地处理图像边缘模糊问题，同时改善因图像强度不均匀而导致的分割困难。局部空间信息的考虑使得算法对图像的细节有更好的识别和保留能力。 实验部分，研究者在两个数据集上进行了验证：一个是Terravic动态红外数据库，另一个是包含300幅电力设备红外图像的专门数据集。实验结果显示，提出的算法相对区域错误率在10%左右，显示出较高的分割精度。此外，算法对模糊因子m的变化具有较好的鲁棒性，这意味着算法的性能在不同的模糊度设置下依然稳定。 基于分布信息的直觉模糊C均值聚类算法为红外图像分割提供了一个有效且实用的解决方案，特别适用于电力设备红外图像的处理。其改进点在于增强了对复杂图像环境的适应性，提高了聚类精度和细节保留，同时降低了计算复杂度，为红外图像分析领域带来了一项重要的技术进步。