一种基于一致性分片FCM的图像分割算法

• 作 者: 丁晓峰 何凯霖
• 机 构: 电子科技大学成都学院计算机系
• 出 处: 重庆邮电大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2017年03期
• 关键词: 模糊C均值聚类 图像分割 一致性分片 脑磁共振图像 fuzzy c-means clustering image segmentation homogene

针对传统FCM(fuzzy c-means)算法抗噪性差的问题,提出了一种基于一致性分片的模糊c均值聚类算法。为避免额外的空间邻域约束项带来的控制变量设置问题,该算法直接将FCM应用于图像片空间。为减弱空间邻域对图像边缘的模糊,采用基于置信区间的局部多项式交叉近似技术(local polynomial approximation and intersection of confidenec intervals,LPA-ICI)构造自适应形状一致性分片。在脑磁共振图像上的实验表明,与传统的FCM算法相