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针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声鲁棒性差的问题, 提出一种自适应非局部空间约束与K-L信息
的模糊C-均值噪声图像分割算法. 首先, 通过定义平滑度, 设计自适应匹配函数, 实现非局部空间信息项搜索窗口和
邻域窗口的自适应计算, 克服非局部空间信息窗口大小固定的问题. 其次, 将K-L信息引入目标函数, 利用隐马尔可
夫模型计算图像像素的上下文信息, 减少分割的模糊性. 最后, 利用原始图像和非局部空间信息项局部方差的绝对
差和其倒数自适应约束原始图像和非局部空间信息项, 实现约束项参数的自适应选择, 提高算法的灵活性. 含噪合
成图像和彩色图像分割实验表明, 该算法在分割精准度、平均交互比、归一化互信息、模糊分割系数和模糊划分熵
等性能方面均优于其他几种FCM算法. 例如, 在混合噪声密度为15%的条件下, 算法的模糊分割系数和模糊划分熵
分别达到99.92%和0.14%. 相似文献
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