非局部信息与截集核可能性聚类的图像分割算法

"结合非局部信息截集核可能性聚类的图像分割算法" 本文主要讨论了一种改进的图像分割算法，该算法结合了非局部信息和截集核可能性聚类方法，以解决核可能性C-均值（KPCM）聚类算法在处理噪声和奇异点时存在的问题。KPCM算法通过引入核方法，增强了对超球体数据的聚类能力，但是可能会出现聚类中心重合的现象，影响聚类效果。 为了解决这一问题，研究者将β-截集概念引入到KPCM算法中。β-截集能够修改部分样本数据的典型值，有助于改善不同类别之间的边界，从而优化类间关系。进一步地，他们提出了一种基于截集门限的核可能性C-均值（C-KPCM）聚类算法，此算法旨在克服KPCM算法的一致性聚类缺陷，提高聚类的准确性。 为了增强算法在强噪声环境下的鲁棒性，研究者结合了图像的非局部空间信息。非局部信息反映了像素间的相似性，通过应用自适应中值滤波器，可以根据图像内容自适应调整滤波半径，以去除噪声。这个过程生成了新的模糊因子，该因子被集成到C-KPCM算法的目标函数中，创建了一个基于非局部空间信息的核可能性C-均值聚类算法。 实验结果证明了这种结合非局部信息和截集门限的新型聚类算法在图像分割中的有效性，尤其是在处理含有噪声和奇异点的复杂图像时，其性能优于传统的KPCM算法。这种方法对于提升图像分割的质量，尤其是在医学影像分析、遥感图像处理等领域具有重要的应用价值。 关键词包括：核可能性C-均值聚类算法、截集门限、核空间、非局部均值滤波。这些关键词揭示了该研究的核心技术点，表明了该算法在处理图像数据时考虑了数据的核表示、空间相关性和噪声过滤等多个方面。通过这种方式，算法能够更好地捕捉图像中的结构信息，实现更精确的聚类和分割。