图像灰度拉伸、直方图均衡算法以及FCM聚类算法

资 源 简 介

图像灰度拉伸、直方图均衡算法以及FCM聚类算法

详 情 说 明

图像处理是计算机视觉和数字图像分析的基础环节，灰度拉伸和直方图均衡是两种经典的图像增强方法，而FCM聚类则常用于图像分割任务。

灰度拉伸（Gray-level Stretching） 灰度拉伸通过线性变换扩展图像的动态范围，适用于整体偏暗或偏亮的图像。其核心思想是将原始像素值映射到更广的区间（如0-255），从而增强对比度。算法需计算原图的最小/最大灰度值，并通过比例缩放重新分配像素值。该方法的优点是计算简单，但对局部过暗/过亮区域效果有限。

直方图均衡（Histogram Equalization） 直方图均衡通过重分布像素灰度值，使图像直方图接近均匀分布，显著提升全局对比度。算法基于概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），将原始灰度映射到新值。改进版本如自适应直方图均衡（CLAHE）可避免局部过增强问题，常用于医学图像和低光照场景。

FCM聚类（Fuzzy C-means Clustering） FCM是一种软聚类算法，允许像素以隶属度归属于多个类别，特别适合边界模糊的图像分割。算法通过最小化目标函数迭代优化聚类中心，结合空间信息（如FCM_S）可提升抗噪声能力。其优势在于处理不确定性问题，但计算复杂度较高，需预设聚类数目。

技术关联性 灰度拉伸和直方图均衡常作为FCM聚类的前置步骤，通过增强对比度改善分割效果。实际应用中需权衡计算效率与增强需求，例如：对实时系统可采用快速灰度拉伸，而高质量分析可能需组合直方图均衡与改进FCM算法。