一种无监督的快速图像分割算法

摘要

一种无监督的快速图像分割算法，首先对模糊隶属度矩阵进行非线性加权滤波，其次进行归一化处理，最后根据修正后的隶属度矩阵计算聚类中心，从而得到较好的分割结果，该算法在FCM算法的基础上引入了组合隶属度函数，能有效反映邻域像素对中心像素的贡献，既增强了算法对噪声的鲁棒性，又避免了计算邻域距离付出的计算代价，在保证分割精度的前提下实现算法的快速收敛，从而为后续图像的实时性分析和理解奠定基础，具有运行速度快、迭代次数少、分割精度高的特点。

主权项

一种无监督的快速图像分割算法，其特征在于：首先对模糊隶属度矩阵进行非线性加权滤波，其次进行归一化处理，最后根据修正后的隶属度矩阵计算聚类中心，从而得到分割结果，具体包括以下步骤：(1)首先确定聚类数目c、模糊加权指数m和迭代终止条件ε；(2)初始化像素x_i相对于聚类中心v_k的模糊隶属度矩阵u_ki，所述1≤i≤N，1≤k≤c，N表示像素个数；(3)设置循环计数器b＝0；(4)对模糊隶属矩阵u_ki进行非线性加权滤波得到组合隶属度函数H_ki；(5)对H_ki进行归一化处理，从而得到修正后的模糊隶属度矩阵u′_ki；(6)根据修正后的模糊隶属度矩阵计算聚类中心v_k；(7)用当前聚类中心计算第b+1次的模糊隶属度(u'_ki)^(b+1)；(8)如果max{(u'_ki)^(b)‑(u'_ki)^(b+1)}＜ε，算法终止，否则令b＝b+1，转向步骤4；(9)利用聚类标签标记原图像，从而得到最终的分割结果。