核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法

梁丹; 于海燕; 范九伦; 雒僖

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核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法

更新时间：2026-09-04

- 核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法
- Kernel Space Local Adartive Fuzzy C-means Clustering Image Segmentation
- 微电子学与计算机 2019年36卷第2期页码：21-25
- 作者机构：
  
  1. 西安邮电大学机构通信与信息工程学院,陕西,西安,710121
  2. 电子信息勘验应用技术公安部重点实验室,陕西,西安,710121
  3. 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心,陕西,西安,710121
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目 61671377国家自然科学基金项目 61571361国家自然科学基金项目 61601362西安邮电大学西邮新兴团队资助 xyt2016-01
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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梁丹, 于海燕, 范九伦, 雒僖. 核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法[J]. 微电子学与计算机, 2019, 36(2): 21-25.

LIANG Dan, YU Hai-yan, FAN Jiu-lun, et al. Kernel Space Local Adartive Fuzzy C-means Clustering Image Segmentation[J]. 2019, 36(2): 21-25.
梁丹, 于海燕, 范九伦, 雒僖. 核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法[J]. 微电子学与计算机, 2019, 36(2): 21-25. DOI：

LIANG Dan, YU Hai-yan, FAN Jiu-lun, et al. Kernel Space Local Adartive Fuzzy C-means Clustering Image Segmentation[J]. 2019, 36(2): 21-25. DOI：

摘要

针对传统模糊C-均值聚类算法对在噪声干扰下图像的分割效果不理想问题

提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法.算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息

并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中

然后在核空间中对目标函数进行优化求解

得到最优聚类中心和隶属度.实验结果表明

该算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的精度和鲁棒性.

Abstract

Aiming at the segmentation effect of traditional fuzzy c-means algorithm on the image under noise interference

an improved algorithm combining the kernel space and adaptive median is proposed. The algorithm used adaptive median filter to obtain the local spatial information of the pixel

and then generates a new fuzzy factor to add to the objective function. Finally

the objective function is optimized and solved in kernel space to obtain the optimal cluster center and membership degree. Experimental results show that the algorithm has high accuracy and robustness to images polluted by high salt and pepper noise.

关键词

Keywords

references

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