基于局部模糊C均值聚类算法的图像分割

资 源 简 介

基于局部模糊C均值聚类算法的图像分割

详 情 说 明

基于局部模糊C均值聚类（LFCM）的图像分割方法通过结合空间上下文信息，改进了传统模糊C均值（FCM）算法对噪声和灰度不均匀性的敏感性。其核心思想是引入局部邻域信息约束隶属度更新过程，使像素点分类结果不仅依赖自身灰度值，还受周围像素特征影响。

在Matlab实现中，算法首先计算每个像素的局部灰度均值作为附加特征，随后迭代优化目标函数——同时最小化类内距离和局部差异项。关键步骤包括：初始化聚类中心、动态调整隶属度矩阵、更新聚类原型。与传统FCM相比，LFCM通过邻域权重函数（如高斯核）增强空间一致性，显著提升噪声图像的分割鲁棒性。

优化方向可考虑自适应确定邻域窗口尺寸，或引入多特征融合（如纹理+灰度）来应对复杂场景。该方法在医学影像（如MRI脑组织分割）和遥感图像分析中具有实用价值，其计算效率可通过预计算局部特征或并行化迭代过程进一步提升。