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作为图像数据结构分割的重要工具,模糊C均值已被广泛应用于计算机视觉领域;然而模糊C均值在图像分割过程中不能有效地保留边缘和抑制噪声,往往得不到理想的分割结果;为解决这一问题,文章利用导向滤波器推导出一种新的改进模糊C均值算法;该算法的第一个创新点是其线性平移不变滤波过程,利用边缘保持平滑特性来保留分割中的边缘结构;第二个创新点是该技术通过将空间信息引入目标函数来改善对噪声的鲁棒性,空间信息通过导向滤波的平均输出获得;为了解决聚类算法中初始聚类中心问题,在图像分割过程中使用均值漂移算法选取初始聚类中心