一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2019年第06期北京时间：

作者：胡雅婷, 李长明, 柳振鑫, 任虹宾, 陈营华

单位：1. 吉林农业大学 信息技术学院, 长春 130118；2. 长春光华学院 电气信息学院, 长春 130033；3. 大连理工大学 数学科学学院, 辽宁 大连 116024

摘要：针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.

关键词：图像分割,可能性聚类,均值漂移,鲁棒性