模糊聚类图像分割

资 源 简 介

模糊聚类图像分割

详 情 说 明

模糊聚类图像分割与谱聚类改进

图像分割是计算机视觉中的基础任务，而模糊聚类方法因其对像素隶属度的软划分特性，成为处理不确定边界的有效工具。传统模糊C均值（FCM）通过最小化目标函数实现像素聚类，但其对噪声敏感且依赖初始中心点选择。

谱聚类的引入与优势 谱聚类（Spectral Clustering）通过构建相似度矩阵并对其拉普拉斯矩阵进行特征分解，将数据映射到低维空间再聚类。相较FCM，谱聚类能捕捉非凸分布的结构，尤其适合复杂纹理的图像。然而，其计算复杂度高，且相似度矩阵构造对参数敏感。

改进方向（基于PR2010论文思路） 自适应相似度矩阵：结合像素空间坐标与颜色特征，动态调整权重，提升对噪声的鲁棒性。 稀疏化优化：通过k近邻或阈值截断减少相似度矩阵的计算量，平衡精度与效率。 模糊化谱聚类：在特征向量聚类阶段引入模糊隶属度，保留不确定性信息，避免硬划分导致的边缘锯齿。

应用场景 这类改进算法在医学图像（如肿瘤边界模糊的MRI）和遥感图像（地表覆盖渐变区域）中表现突出，能更自然地处理渐变与非均匀亮度区域。未来方向可能聚焦于与深度学习的结合，例如用神经网络自动学习相似度度量。