一种融合曲线演化与模糊C均值聚类算法的快速图像分割模型

来源：电子与信息学报杂志2017年第6期北京时间：

作者：马英然, 彭延军

摘要：针对模糊C均值聚类算法(FCM)分割图像时对噪声敏感和分割边界不封闭问题，该文基于FCM的隶属度矩阵定义伪水平集及演化曲线，提出一个融合曲线演化和FCM的快速图像分割模型。在伪水平集上，通过采用高斯滤波近似曲线演化过程中的弧长正则项，得到封闭光滑的分割边界；通过设计新的边缘停止函数，依据灰度值与隶属度映射关系对噪声点灰度值进行修正，降低了滤波对聚类的影响。聚类和曲线平滑交替进行，提高了模型对图像噪声的鲁棒性。实验结果表明该模型能够较好地克服图像噪声对分割的影响，得到较为理想的分割结果。

关键词：图像分割, 模糊聚类, 活动轮廓, 曲线演化

基金资助：国家自然科学基金(61502279)，国家重点研发计划课题(2016YFC0801406)，山东省自然科学基金(ZR2015FM013)，山东省重点研发计划项目(2016GSF120012)，泰山学者工程项目