论文研究-优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法.pdf

当图像被噪声严重污染时, 像素的邻域像素也可能被污染。此时, 来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此, 利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像, 并在新图像的灰度直方图上采用优选抑制式模糊C-均值聚类, 提出优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法。实验结果表明, 该方法能进一步提高模糊C-均值聚类方法对于图像噪声的鲁棒性, 获得了更加理想的分割结果。