基于方差加权的FLICM模糊聚类的图像分割方法研究

摘要

针对Krinidis等人提出的模糊局部信息聚类方法(FLICM)进行图像分割时存在边界误分现象。提出了一种方差系数加权的FLICM模糊聚类分割方法。从三方面作出了改进,首先在传统FLICM的基础上引进了核函数;其次统计出每个像素点邻域(不包含当前像素点)的方差信息以及利用离群点判断条件得到各像素点离群点信息,根据方差信息构造加权系数,利用加权系数对模糊因子G进行加权,进而计算出每个像素点的隶属度值;最后将邻域各像素隶属度值的平均值分配给离群点。实验表明,提出的方差系数加权的FLICM模糊聚类分割方法在提高噪声鲁棒的同时有效地消除了边界误分现象,更加适合图像分割的需要。