不同噪声下超像素FCM图像分割算法优化

图像分割经典模糊C均值(FCM)算法需要较长的运行时间。为了提高图像的分割处理精度，利用超像素方法建立了FCM聚类快速分割图像算法。通过分水岭分割算法对其进行优化处理获得快速FCM(FFCM)算法，并进行了详细的试验分析。研究结果表明：相比较多尺度分水岭超像素(MGR-WT)、稳健边缘超像素(RE-SH)方法，FFCM表现出了更优的性能。设置噪声后，FFCM算法发生了分割效果下降的现象。对于高斯与椒盐噪声，采用FFCM算法表现出了优异的概率指数(PRI)、信息误差(VOI)和全局一致性误差(GCE)性能指标，具有更稳定的分割性能。该研究对提高图像分割效果具有很好的实际应用价值。