一种改进的模糊 c-均值图像分割算法

资 源 简 介

一种改进的模糊 c-均值图像分割算法

详 情 说 明

模糊c-均值（FCM）算法是图像分割领域常用的聚类方法，通过为每个像素赋予不同类别的隶属度来实现软划分。传统的FCM算法存在对初始值敏感、易陷入局部最优等问题，而改进的FCM算法通过以下策略提升性能：

初始化优化：采用基于直方图或空间信息的初始化方法替代随机初始化，减少迭代次数并提高稳定性。例如结合像素空间坐标或纹理特征计算初始聚类中心。

距离度量改进：在距离计算中引入局部空间信息，抑制噪声干扰。常见的做法是用邻域像素的隶属度加权欧氏距离，增强算法抗噪性。

隶属度约束：通过正则化项或自适应权重调整隶属度的模糊性，避免过度分割。例如加入空间邻域相似性约束，使同类区域更连续。

目标函数扩展：在传统目标函数中增加熵项或相似性惩罚项，平衡聚类紧致性与模糊性。部分改进算法还会融合多特征（如颜色、纹理）进行联合优化。

这类算法特别适用于医学影像或遥感图像中弱边缘、不均匀区域的划分。后续研究可结合深度学习特征或并行计算进一步提升实时性。