基于权重系数模糊C均值聚类

摘要

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像.针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中.算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果.