自适应可变类FLICM算法:灰度图像分割的创新策略

本文主要探讨了一种参数自适应的可变类FLICM（Fuzzy Local Information Clustering Method）灰度图像分割算法。FLICM算法是一种基于模糊聚类的图像分割方法，其原始版本需要人工设定图像的聚类数量，这在实际应用中可能造成不便，特别是对于复杂或变化多样的图像数据。 作者针对这一问题，首先对传统FLICM算法进行了改进，通过聚类中心来描述每个簇的特性，将聚类中心作为操作对象，引入了分裂合并操作。这种操作允许算法根据图像数据动态调整聚类结构，无需预先指定固定数量的簇。通过这种方式，算法能够处理不同类型的图像，实现可变类分割，增强了其灵活性和鲁棒性。 为了确保算法的有效性和收敛性，作者提出了分裂合并操作的接受率概念。这个接受率不仅能够引导算法跳出局部极值，促使算法快速收敛，而且还能根据分割结果自适应地调整参数阈值，使得算法能够在不同场景下找到最佳的分割效果。 实验部分，作者分别采用了提出的自适应FLICM算法和传统的ISODATA算法对模拟图像和灰度纹理图像进行分割，并对分割结果进行了定性和定量分析。结果显示，新的算法在保持较高分割精度的同时，能够有效地处理不同类型的图像，显示出更好的通用性和适应性。通过比较和评估，证实了所提算法在无需人为设定聚类数的情况下，仍然能够达到甚至超越传统方法的性能。 本文提出的参数自适应的可变类FLICM灰度图像分割算法在解决传统FLICM算法的局限性方面取得了显著进步，为图像分割任务提供了更为灵活和高效的解决方案。这对于实际的图像处理和计算机视觉应用具有重要的理论和实践价值。