SAR图像分割新进展：自适应模糊聚类算法研究

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6 基于模糊 c 均值聚类的 SAR 图像分割算法研究

FCM_S1。此外 Zhang 等人还将邻域均值替换为邻域中值，并称做 FCM_S2。

2007 年，Cai

[45]

等人提出了推广的快速 FCM (Fast Generalized Fuzzy C-Means，

FGFCM) 算法。FGFCM 是 EnFCM 的改进，EnFCM 中平滑图像只是求取邻域的

均值，而 FGFCM 还考虑了邻域像素的空间信息和与中心像素的灰度差信息，以这

两项为参考计算权值，最终得到的平滑图像是计算邻域加权均值的结果。由于使

用了双重加权，

FGFCM

具有比

EnFCM

更高的鲁棒性。

2009 年，Zhu

[46]

等人提出了结合改进模糊划分的推广 FCM(Generalized Fuzzy

C-Means Clustering with Improved Fuzzy Partitions，GIFP-FCM)算法。GIFP-FCM 添

加了关于隶属度的惩罚项，使得各个像素的隶属度曲线更加平稳，只在较窄的区

域有快速的变化，如此使得聚类能够更快的收敛。

2010 年，Krinidis

[47]

等人提出了一种几乎不需要参数设置的局部信息 FCM

（Fuzzy Local Information C-Means，FLICM）算法。FLICM 是对 BCFCM 的改进，

该算法的邻域惩罚项中，没有需要设置的参数，而是使用邻域像素的隶属度和与

中心像素的空间距离计算权值，并以 1 减去邻域像素自己的隶属度作为各个邻域

像素的加权系数。虽然解决了参数设置这一难题，但是 FLICM 在噪声严重的图像

上效果较差。

2011 年，Zhao

[48]

等人在 GIFP-FCM 和 FCM_S 的基础上，提出了空间改进的

FCM(Spatial Improved Fuzzy C-Means，IFCM_S)算法。

IFCM _S

是

GIFP FCM

和

FCM _S

的结合，该算法依靠邻域均值惩罚项来保证算法的鲁棒性，依靠隶属度惩

罚项来提高聚类的速度。

2011 年，Zhao

[49]

等人又提出了结合非局部空间信息的 FCM 算法(Fuzzy

C-Means Clustering Algorithm with Non Local Spatial Information，FCM_NLS)。

FCM_NLS 在 FCM_S 的基础上做了改进，将利用邻域空间信息的惩罚项改进为利

用非局部空间信息的惩罚项，由于非局部空间信息比邻域空间信息对噪声更加不

敏感，因此 FCM_NLS 较之利用局部空间信息的算法有更好的抗噪声能力。

除了以上介绍的这些改进算法，还有许多学者在其他方面改进 FCM 算法，如

改进距离计算的方法

[50-51]

、使用核化技术

[52]

、与人工智能方法结合

[54]

等。虽然不

同的学者考虑的方面不同，使用的技术不同，但是其原理都是利用尽可能多的信

息，使得算法不单单是在特征空间对数据的聚类，而是能够与图像本身信息和图

像相关理论相结合的聚类。现有的基于 FCM 的图像分割算法虽然已经有许多，并

且有些确实能够达到令人满意的效果，但是由于 SAR 图像的特殊性，适用于光学

图像的一些算法在 SAR 图像上效果并不理想。因此，基于 FCM 的 SAR 图像分割

算法仍然有待挖掘和提高。

万方数据

第一章绪论 7

1.3 本文工作

本文对 FCM 展开研究，旨在提高其在 SAR 图像上的分割效果。首先研究了

模糊理论、FCM 算法和已有的改进 FCM 算法，然后提出了两种基于 FCM 的 SAR

图像分割算法：自适应非局部快速 FCM(SNF_FCM)图像分割算法和结合类间离散

度的非局部 FCM(NBS_FCM)图像分割算法，并通过模拟图像实验和真实 SAR 图

像实验验证了这两个算法的有效性。文章具体工作如下：

1. SNF_FCM 图像分割算法主要工作：

（1）提出了自适应非局部均值（SNLM）算法

首先分析了传统的非局部均值（NLM）算法对噪声的平滑能力的不足：对于

中心像素的邻域内含有两类的情况（例如边界）没有特殊处理，导致这类像素点

很难找到相似点而不能得到很好的平滑；采用的硬滤波参数难以设定其值且不能

很好的平滑各区域噪声。然后针对这两个问题，提出了自适应的相似度度量方法

和自适应的滤波参数计算方法，并构建了 SNLM 算法。最后通过实验证明 SNLM

比 NLM 有更好的平滑效果且更容易使用。

（2）改进快速 FCM 提出了 SNF_FCM 算法

传统的快速 FCM 算法先利用局部空间信息平滑图像，然后通过对灰度级的聚

类实现对像素的分类。由于局部空间信息的局限性，很难在平滑图像和保留细节

间达到平衡。针对这种情况，使用 SNLM 提取的非局部空间信息代替了局部空间

信息，提出了 SNF_FCM 算法。通过拉格朗日乘数法得出了算法的迭代更新公式

并给出了算法的详细步骤和流程图。

（3）验证了 SNF_FCM 算法的 SAR 图像分割效果

设计了两组实验验证 SNF_FCM 算法的 SAR 图像分割效果。第一组实验在模

拟斑点噪声图像上进行，通过在不同噪声等级下与其他 6 种算法的分割结果对比，

证明了 SNF_FCM 具有很高的准确率。第二组实验在两幅真实 SAR 图像上进行，

通过对比分析 7 种算法的结果，得出 SNF_FCM 算法具有很高的区域一致性和鲁

棒性，且更易使用。

2. NBS_FCM 图像分割算法主要工作：

（1）分析了模糊聚类算法的类内离散度和类间离散度

通过分析模糊聚类的类内离散度和类间离散度，得出结论：模糊聚类算法的

总体离散度与隶属度矩阵有关，并不固定。因此缩小类内离散度并不完全等同于

增大了类间离散度。而标准 FCM 只考虑了类内离散度，为了获得小的类内离散度

和高的类间离散度，算法需要同时考虑两者。

（2）提出了 NBS_FCM 算法

针对抗噪声问题和类间离散度问题，利用 SNLM 获取的自适应非局部均值构

万方数据

8 基于模糊 c 均值聚类的 SAR 图像分割算法研究

造修正惩罚项，使用类间离散度度量公式构建类间离散度惩罚项，结合这两项与

标准 FCM，构建了

NBS_FCM

算法。通过拉格朗日乘数法得出了算法的迭代更新

公式，并分析算法结构得出了算法的特性：具有硬的和模糊的两种隶属度；可以

调节各聚类中心在特征空间的距离。最后给出了

NBS_FCM

的详细步骤和流程图。

（3）验证了 NBS_FCM 的 SAR 图像分割效果并对参数进行了分析。

首先设计了两组实验验证 NBS_FCM 算法的 SAR 图像分割效果，第一组实验

在不同噪声等级下的模拟图像上进行，证明了 NBS_FCM 算法具有很高的准确率

且更加精细。第二组实验在两个真实 SAR 图像上进行，第一个实验证明 NBS_FCM

算法在类间差异明显的 SAR 图像上能够获得很好的分割效果；第二个实验证明了

在含有差异不均衡且难以区分的类的 SAR 图像上，其他方法难以获得正确的分割，

而 NBS_FCM 算法可以有效的完成分割。最后通过在模拟图像上实验，分析了

NBS_FCM 的两个重要参数，验证了调节这两个参数的实际效果。

1.4 章节安排

本文针对基于 FCM 的 SAR 图像分割算法展开研究，共有五章，各章节内容

安排如下：

第一章，绪论。对 SAR 图像分割的研究背景、意义以及国内外现状进行了介

绍。首先介绍了 SAR 的特性和成像机理、相干斑的原因，以及 SAR 的应用和国内

外发展现状；其次介绍了目前主要的两类 SAR 图像分割方法：基于边缘的方法和

基于区域的方法；然后详细介绍了基于 FCM 的图像分割算法的研究现状；最后介

绍了本文的主要工作以及具体的章节安排。

第二章，基于模糊 c 均值聚类的图像分割方法。首先介绍了聚类理论的基础，

随后介绍了模糊 c 划分并引入 FCM 算法，接着详细描述了基于 FCM 的图像分割

算法的流程并讨论了 FCM 的一些问题，最后介绍了目前用于图像分割的 3 种主流

的 FCM 算法改进方式。

第三章，自适应非局部快速模糊 c 均值聚类 SAR 图像分割算法。首先介绍了

非局部均值算法，其次针对传统非局部均值算法的不足，提出了自适应的相似性

度量方法和自适应的滤波参数计算方法，并构建了 SNLM 算法。然后借鉴快速 FCM

图像分割算法的思想，提出了 SNF_FCM 算法，并给出了详细步骤和流程图。最

后设计了多组模拟图像实验和真实 SAR 图像实验，验证了 SNF_FCM 在 SAR 图像

分割上的有效性。

第四章，结合类间离散度的非局部模糊 c 均值聚类 SAR 图像分割算法。首先

分析推导了模糊聚类的类内离散度和类间离散度的度量公式，得出对于模糊聚类

需要同时考虑这两者。然后利用 SNLM 作为空间信息修正惩罚项，利用类间离散

万方数据

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