基于空間鄰域加權的模糊C-均值聚類及其應用研究

摘要：針對模糊C－均值聚類法用于圖像聚類時僅利用了像素的灰度信息，而忽視空間位置信息，導致在噪聲區域和邊界處有誤分類現象，提出一種新的基于空間鄰域加權的模糊C－均值圖像聚類法。首先，定義了一個空間鄰域信息函數，該函數能夠有力抑制噪聲點，同時能夠很好保留邊界的特性；其次，設計了具有空間約束的樣本鄰域信息加權隸屬度矩陣；最后，將該方法應用于人工合成圖像和模擬MR腦圖像的聚類。實驗結果表明，該方法能夠獲得較好的聚類效果，同時具有較強的抑制噪聲的能力。

關鍵詞：圖像聚類；模糊C－均值聚類；空間鄰域

中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)10－3968－03