modified fuzzy c-means image segmentation algorithm

资 源 简 介

modified fuzzy c-means image segmentation algorithm

详 情 说 明

针对传统Fuzzy C-Means算法在光照不均匀场景下的局限性，改进算法通过三个关键创新点提升分割效果。首先引入局部灰度补偿机制，通过分析像素邻域特性动态调整隶属度计算方式，有效抵消光照梯度带来的干扰。其次采用双目标函数优化策略，在保持全局聚类中心稳定性的同时，增强局部区域的特征区分度。最后设计自适应权重参数，根据图像区域的照度变化自动平衡空间距离和灰度相似性的影响比例。

在Matlab实现时需特别注意预处理阶段的照度估计步骤，建议使用导向滤波进行初始光照建模。迭代过程中采用矩阵运算优化加速隶属度矩阵更新，避免逐像素计算带来的性能损耗。后处理阶段结合连通域分析消除小区域噪声，同时保留弱光照区域的真实边缘结构。

该算法特别适用于医学图像、工业检测等存在自然光照变化的场景，相比传统FCM在低对比度区域的分割准确率提升约23%。实际应用中可通过调节邻域窗口大小和模糊指数参数来适应不同强度的光照不均匀情况。