基于区域级隶属度函数的图像分割评估分析

Image segmentation evaluation based on regional level membership function

为了弥补模糊C均值聚类(FCM)图像分割收敛方面的自适应区域限制局限性,设计了一种基于区域级隶属度函数的图像分割评估方法。在分析像素区域级隶属度时以超像素为基础,对实际超像素与区域级隶属度函数或主标签之间的联系进行分析。研究结果表明:相较于FCM算法,区域级隶属度函数方法可实现更优的性能。采取FCM获取的分割效果在目标函数Q值降低后更佳,各像素在同一超像素中可迅速聚集并得到有效保证。该研究适用于超像素信息领域,对提高图像分割具有明显效果。