基于均值漂移和邻域信息的模糊C均值图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于均值漂移和邻域信息的模糊C均值图像分割方法，主要解决现有图像分割方法的分割精确低和鲁棒性差的问题。其方法步骤是：(1)输入一幅待分割图像；(2)采用均值漂移算法，计算聚类数目和初始聚类中心；(3)初始化；(4)计算待分割图像中邻域图像块的权值；(5)计算待分割图像中每一个像素点的加权模糊因子权值；(6)聚类迭代；(7)判断是否满足迭代停止条件；(8)产生分割图像。本发明充分利用了图像的邻域信息，使该方法对噪声的鲁棒性更好，图像的分割正确率得到很大提高。