[发明专利]一种基于多重空间信息加权的模糊聚类的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于多重空间信息加权的模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)输入被分割的噪声图像，图像宽度为W，图像高度为H，图像的像素点的个数为N；

b)利用均值滤波和中值滤波对原始图像进行去噪处理，得到原始图像、均值滤波后的图像以及中值滤波后的图像；

c)将迭代计数器t设置为0，最大迭代次数T设置为100，原始图像、均值滤波后的图像以及中值滤波后的图像的像素值的范围从0-255转化为0-1，随机初始化C个聚类中心；

d)将迭代计数器t加1；

e)分别遍历原始图像、均值滤波后的图像以及中值滤波后的图像的像素值，计算每个图像中像素间的距离量度；

f)计算第k个像素点属于第i个聚类中心的隶属度u_ik；

g)利用聚类中心更新第i类的聚类中心v_i

h)计算第t次迭代所得到的目标函数的值F^(t)；

i)计算第t次迭代所得到的目标函数的值F^(t)与第t-1次迭代的目标函数值F^(t-1)之间的差值，如果满足||F^(t)-F^(t-1)||＜ε或者t＞T，则终止迭代，如果不满足则重复执行步骤d)至步骤i)，ε为迭代收敛阀值；

步骤e)中通过计算图像中像素值与中心像素之间的欧几里得距离得到像素间的距离量度；

步骤f)中通过公式计算隶属度u_ik，式中x_k为原始图像中第k个像素点的值，为均值滤波后的图像中第k个像素点的值，为中值滤波后的图像中第k个像素点的值，v_i为第i类聚类中心，v_j为第j类聚类中心，m为模糊参数，其中

γ为熵项参数；

步骤g)中利用公式计算第i类的聚类中心v_i；

步骤h)中利用公式计算第t次迭代所得到的目标函数的值F^(t)，w_p为经步骤f)更新后的第p个图像的权重。

2.根据权利要求1所述的基于多重空间信息加权的模糊聚类的图像分割方法，其特征在于：步骤b)中滤波窗口设为3×3大小的方形窗口。