一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

摘要

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题,提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法.该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心,利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分;然后根据像素间灰度值关系进行图像加权,通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联,降低噪声对图像分割的影响.实验结果表明,相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法,该算法不仅取得了较好的分割效果,而且无监督分割时计算效率更高,对噪声的鲁棒性更强.