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传统模糊C均值聚类算法及其相关改进算法应用于图像分割时,未充分利用像素点的邻域信息,导致图像的分割结果不理想、运行效率偏低等问题,为此,提出基于分层的直觉模糊C均值聚类图像分割算法。采用分层技术将图像划分为多个不同区域,计算其相应的聚类中心;构造融合相邻像素的相关性与直觉模糊集理论的目标函数,求解直觉模糊隶属度矩阵;根据像素的隶属度修正图像分层,直到符合聚类准则。实验结果表明,该算法取得了良好的图像分割效果,提升了图像分割效率。