模糊聚类算法分割图像

资 源 简 介

模糊聚类算法分割图像

详 情 说 明

模糊聚类算法在图像分割领域展现出独特的优势，其中模糊C-均值聚类算法(FCM)是最经典的实现方式。与传统的硬聚类不同，FCM允许像素点以概率形式隶属于多个类别，这种柔性划分更符合图像边缘区域的不确定性特征。

该算法核心在于通过迭代优化目标函数，使同一簇内像素的相似度最大化，不同簇间差异最大化。计算过程中每个像素点会获得一组隶属度值，表示其属于各个类别的概率分布。这种机制特别适合处理医学图像或自然场景中存在的渐变过渡区域。

相比K-means等硬聚类算法，FCM对噪声和异常值具有更好的鲁棒性。算法运行时需要预先指定聚类数目，通过交替更新隶属度矩阵和聚类中心，最终使目标函数收敛。得到的隶属度图可直观展示像素类别归属的模糊程度，为后续精确分割提供决策依据。

现代改进算法常结合空间信息或深度学习特征，进一步提升对复杂纹理图像的分割效果。这种软分类思想也被扩展应用到多光谱图像分析、视频目标跟踪等领域。