自适应快速FCM彩色图像分割研究

模糊C均值聚类算法(FCM)广泛用于彩色图像分割,但该算法存在需要预先指定聚类数目、计算量大、耗时长且易陷入局部最优等缺点。提出一种自适应快速模糊C均值彩色图像分割方法,该方法首先运用蚁群算法,自动获取初始聚类中心和聚类数目,然后使用基于梯度的分水岭算法对原始彩色图像进行预分割,得到一系列由色彩特征空间具有一致性的点构成的子集,最后对这些子集的中心进行模糊聚类。实验结果表明:由于子集数量远小于原始图像像素数目,使聚类样本数量显著减少,大大提高了聚类速度,同时在聚类中以特征距离代替欧式距离,增强了算法的鲁棒性。