【摘 要】
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图像分割是计算机视觉和图像分析中的关键技术之一,广泛的应用于军事、气象、医学和农业等领域,在这些应用领域中图像分割结果的好坏直接影响后续特征提取和识别的优劣,因此国内外研究人员在图像分割方面投入了大量的工作,提出了许多改进的方法。其中,基于模糊聚类的图像分割是近些年的研究热点,软聚类方式模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）由于其简单高效、易于理解和局部搜索能力强被广泛应用于各个方面
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图像分割是计算机视觉和图像分析中的关键技术之一,广泛的应用于军事、气象、医学和农业等领域,在这些应用领域中图像分割结果的好坏直接影响后续特征提取和识别的优劣,因此国内外研究人员在图像分割方面投入了大量的工作,提出了许多改进的方法。其中,基于模糊聚类的图像分割是近些年的研究热点,软聚类方式模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）由于其简单高效、易于理解和局部搜索能力强被广泛应用于各个方面。但是算法也存在一些缺陷,传统的FCM算法没有考虑像素的邻域信息,导致算法对噪声比较敏感,算法需要人为设置初始值,导致分割过程中容易陷入局部极值,而且模糊C均值算法的运行时间较长。鉴于以上模糊C均值算法存在的缺点,学者们提出了许多改进地方法,但是对于噪声的处理、细节保存和计算复杂度较高等方面仍存在一些问题。针对这些问题本文查阅了大量的国内外文献,从考虑算法的邻域信息、对噪声的鲁棒性和时间复杂度等方面对算法做了改进,并将之应用到图像分割当中,主要的研究成果如下:（1）针对目前模糊C均值算法对图像中的噪声异常敏感和对分割图像的细节保存较差的缺点,设计了空间邻域复杂度,将空间邻域复杂度作为权重引入模糊C均值算法的目标函数,并将模糊集推广到直觉模糊集,传统的模糊集只考虑模糊隶属度,而直觉模糊集的引入既考虑了隶属度又考虑了非隶属度,完善了图像中的不确定信息,抑制了图像中的噪声并保护了图像的细节。合成图像和真实图像的实验证明了改进的算法对噪声的处理和对细节的保存较其它算法更好。（2）针对目前模糊C均值算法计算复杂度较高、运行时间较长和处理类间差异较大的真实图像效果较差等问题,提出了一种基于灰度级和类间贡献的模糊C均值算法。构建了反向相关的类间贡献度,将此贡献度作为因子融入到基于灰度级的FCM算法的目标函数中,降低了较大类对目标函数的贡献。实验结果证明了融入了类间贡献后的算法计算复杂度较低、聚类效果较好。
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