改进的模糊C均值（FCM）图像分割算法

资 源 简 介

改进的模糊C均值（FCM）图像分割算法

详 情 说 明

改进的模糊C均值（FCM）算法通过两项关键技术显著提升了图像分割的精度和抗噪能力。

折衷加权模糊因子 是算法的核心创新之一。传统方法通常仅考虑像素空间距离或灰度差异，而该因子将两者动态结合：空间距离决定邻域影响范围，灰度差则用于区分实际边界与噪声干扰。这种双重约束能更精准地量化像素间的相关性，尤其在边缘区域可有效减少误分类。

核距离测度 的引入进一步增强了算法鲁棒性。通过将原始数据映射到高维特征空间，核技巧能更好地区分噪声与真实特征。其独特之处在于自适应带宽选择机制——算法根据数据分布自动调整核参数，无需人工干预。这种设计不仅简化了调参流程，还确保了算法对不同噪声水平的适应性。

实验验证表明，改进后的FCM在含噪合成图像中分割误差降低约30%，在真实医学图像（如MRI）中也能清晰保留病变区域的细微结构。相较于传统FCM，新算法对椒盐噪声和高斯噪声均表现出显著稳定性，其无参数特性尤其适合实际工程应用场景。