隶属度修正的空间核直觉模糊聚类苗族服饰图案分割

摘要

针对直觉模糊聚类算法未考虑空间邻域信息的问题,提出一种隶属度修正的空间核直觉模糊聚类苗族服饰图案分割算法。首先,在直觉模糊C均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means,IFCM)算法的目标函数中加入隶属度约束惩罚项,降低算法的计算复杂度;其次,使用核距离替代欧式距离,重新计算像素点到聚类中心的距离,提升算法的鲁棒性;最后,考虑空间邻域信息,对邻域内的像素点赋予不同的权重来修正隶属度函数,从而完成图像分割。实验结果表明,在含噪声的苗族服饰图案数据集中,所提算法的划分系数和划分熵为95.49%和7.44%;在彩色苗族服饰图案数据集中,所提算法的划分系数和划分熵为97.91%和3.42%,均优于其他对比算法,且提高了核函数的运行效率。