研究目的
为解决模糊C均值聚类分割未考虑每个样本点对不同类别的隶属度分布这一局限，提出一种改进算法。
研究成果
提出的WDNFC算法通过更好地处理隶属度分布、引入自适应权重和小波预处理，提高了图像分割的准确性和有效性。大量实验表明，该算法在噪声鲁棒性和分割质量方面优于现有方法。
研究不足
该方法在处理高度复杂或纹理丰富的图像时可能存在局限性，且对于大尺寸图像其计算复杂度可能较高。自适应权重系数依赖于初始FCM结果，在某些情况下可能并非最优。
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基于小波和数据驱动的中智模糊聚类的图像分割算法
DOI：10.1080/13682199.2018.1549694
期刊：The Imaging Science Journal
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
中智C均值聚类分割方法未考虑每个样本点对不同类别的隶属度分布。本文提出一种基于小波与数据驱动的中智模糊聚类的图像分割算法：当某样本点的最大隶属度值远大于其他隶属度值时，取该最大隶属度对应类别的中心作为模糊类中心；否则采用隶属度最高与第二高两个类别中心的平均值作为模糊类中心。预处理阶段使用小波技术去除待处理图像噪声，并通过改进贝叶斯算法计算滤波阈值。合成图像与自然图像的实验结果表明，该方法比现有方法具有更高的准确性与有效性。
作者：
Jinyu Wen，Shibin Xuan，Yuqi Li，Qing Gao，Qihui Peng
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