带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法

针对聚类算法用于图像分割时造成的过度分割问题,提出一种带有深度邻域信息的模糊C均值聚类算法(FCM_DN).在传统的带有邻域信息的模糊C均值聚类算法基础上,引入类似高斯滤波的权重来表示像素点的位置差异,同时还引入中心点像素值与邻域点像素值之间的差异.相比于只考虑带有像素点之间位置差异的模糊C均值聚类算法,所提出的算法在聚类时可以使用更大的邻域,从而解决过度分割的问题.结果表明:在人造数据集上,本算法对于椒盐噪声和高斯噪声都有较强的鲁棒性;在现实数据上,本算法相比于11个先进算法在四个指标上有两个指标的表现都位于前三;在SED数据集的归一化互信息(NMI)结果对比中,本算法比其他算法高出1.78%~26.90%.