鲁棒空间约束的模糊聚类图像分割

目的 为进一步提高分割精度,在模糊聚类的基础上引入统计信息,提出一种鲁棒型空间约束的模糊聚类分割算法。方法 基于局部空间信息的先验概率与后验概率,提出一种新型空间约束项,并通过卷积操作提高运行效率;进而引入负对数联合概率作为测度函数,进一步提高算法对于各像素点所属类别的甄别能力;同时将测度函数与空间约束项整合至目标函数中,通过迭代更新各参数达到最小化目标函数的目的。结果 对于合成图像的实验结果表明,本文算法对于噪声类型和噪声强度具有较强的鲁棒性;对于彩色图像的实验结果表明,在适当的特征描述符的辅助下,本文算法也能够获得令人满意的分割结果和较高的分割精度。结论 本文算法克服了现有算法的缺陷,进一步提升了图像的分割精度。其适用于分割带噪声图像,且在适当纹理特征的辅助下分割彩色图像,与同类算法的比较实验结果验证了本文算法的有效性。