自适应空间强度约束和KL信息的模糊C均值彩色噪声图像分割

作     者：彭家磊 黄成泉 雷欢 覃小素 陈阳 周丽华 

作者机构：贵州民族大学贵州省模式识别与智能系统重点实验室 贵州民族大学数据科学与信息工程学院 贵州民族大学工程技术人才实践训练中心 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2024年第39卷第10期

页      面：3225-3233页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62062024) 贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK一般342) 贵州省教育厅自然科学项目(黔教技015) 贵州省模式识别与智能系统重点实验室2022年度开放课题项目(GZMUKLKF03) 

主　　题：图像分割 模糊C均值 KL信息 空间强度信息 混合噪声 

摘      要：为了增强传统模糊C均值聚类算法的抗噪性能,保持任意像素与相邻像素间的隶属度相似性,提出一种自适应空间强度约束和KL信息的模糊C均值彩色噪声图像分割算法.首先,通过快速双边滤波器获取局部空间强度信息,用于平滑噪声像素;然后,将局部加权平均隶属度作为先验概率,并通过KL信息将其嵌入目标函数,从而优化隶属度的划分矩阵;最后,计算原始图像与双边滤波图像间的绝对强度差,用指数形式的绝对强度差作为双边滤波图像的自适应权值,并将其倒数作为原始图像的自适应权值.当混合噪声密度为30%时,所提出算法在彩色合成图像上的划分系数和划分熵分别为99.66%和0.58%,在彩色真实图像上的划分系数和划分熵分别为98.77%和2.03%.实验结果表明,与其他相关算法相比,所提出算法的抗噪性能更强、分割精度更高、稳定性更好.