改进非局部核模糊C-均值聚类的红外图像分割

摘要

针对红外图像有着容易受到噪音干扰以及对比度低等特点,提出了最大最小距离法与改进模糊C均值聚类算法结合的图像分割方法。针对标准模糊C均值聚类算法存在的问题,首先通过最大最小距离法确定初始聚类中心,然后利用经非局部空间限制项以及高斯核函数改进的模糊C均值聚类算法对红外图像进行分割。经过对一系列红外图像的实验,结果表明:该算法的抗噪能力明显优于其他对比算法,且图像分割错误情况和迭代次数少于其他算法,相比其他对比算法性能更加优越,更适用于红外图像分割。