类大小不敏感的图像分割模糊C均值聚类算法优化

本文主要探讨了一种针对类大小不敏感的图像分割模糊C均值聚类方法。传统的模糊聚类算法在处理类大小不均衡的图像时往往效果不佳，这源于其对不同类别的贡献度处理不够均衡。为解决这个问题，研究者提出了一种创新的策略，即在含邻域信息的模糊C均值聚类算法（FCM_S）的基础上，将类大小作为关键因素融入目标函数中。这样做的目的是使类大小在算法决策过程中发挥积极作用，降低算法对类大小差异的敏感性。 新的算法设计中，作者推导出了一个新的隶属度函数和聚类中心，使得算法能更好地适应不同类别的像素分布。同时，为了更精确地评估类别内的像素分布状态，研究者引入了紧密度这一概念，将其纳入聚类迭代过程中的考量，从而提高了聚类的精度和稳定性。 通过实验验证，该算法在无损检测图像上表现出色，不仅在视觉分割效果上有所提升，而且在衡量分割准确率（SA）和调整兰德指数（ARI）等量化指标上也显示出明显的优势。这些结果证明了新算法具有良好的抗噪性能以及对类大小不敏感的特点，这对于实际图像处理和分析任务来说是十分重要的。 本文的研究为图像分割问题提供了一个新的解决方案，特别是在处理类大小不均衡的数据集时，有助于提高分割的准确性和鲁棒性，为相关领域的图像分析和理解提供了有力的技术支持。该方法的应用前景广阔，可能被用于医学图像分析、遥感图像分割、计算机视觉等多个领域。