基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法

摘要

标准的FCM算法对大数据样本集进行聚类时极为耗时,而且对噪声比较敏感.针对其缺点,提出了一种基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法,该方法考虑了图像像素点的灰度信息和邻域的均值信息及中值信息,其次考虑了样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同.实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性和实时性的需求.