一种基于组合距离的FCM图像分割算法

摘要

一种基于组合距离的FCM图像分割算法，首先引入相邻像素的相关性，该相关性能更好的反映邻域像素的空间信息和灰度信息，然后通过空间及特征得到新的组合距离计算方法，该距离的优点在于同时考虑了图像的特征及空间信息，增强了算法对图像像素的分类能力，最后严格按照拉格朗日乘子法推算模糊隶属度和聚类中心，从而完成图像的聚类分割，与现有的多种模糊聚类算法相比，本发明具有收敛快、迭代次数少、分割精度高的特点，对于后续的图像分析具有较高的实用性。

主权项

一种基于组合距离的FCM图像分割算法，其特征在于，首先利用图像的灰度信息和空间信息确定相关因子，然后计算空间及特征的组合距离，最后迭代更新模糊隶属度和聚类中心，从而得到鲁棒性较强的分割结果。