重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (11): 130-137.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.11.018

• 信息·计算机 • 上一篇    下一篇

改进非局部核模糊C均值聚类的红外图像分割

张 莲,杨森淋,禹红良,左兴喜,刘晓丽   

  1. 重庆理工大学电气与电子工程学院，重庆　４０００５４
  • 收稿日期:2019-08-03 出版日期:2020-12-22 发布日期:2020-12-22
  • 作者简介:张莲，女，教授，硕士生导师，主要从事远程测试与控制技术、信号处理等方面研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｚｈ＿ｌｉａｎ＠ｃｑｕｔ．ｅｄｕ．ｃｎ；通讯作者杨森淋，男，硕士研究生，主要从事电气设备故障诊断研究，Ｅ-ｍａｉｌ：２５４２５１９８７２＠ｑｑ．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61402063);重庆理工大学研究生创新项目(ycx20192055)

  • Received:2019-08-03 Online:2020-12-22 Published:2020-12-22

PDF (PC)

148

赞

摘要： 针对红外图像有着容易受到噪音干扰以及对比度低等特点，提出了最大最小距离法与改进模糊Ｃ均值聚类算法结合的图像分割方法。针对标准模糊Ｃ均值聚类算法存在的问题，首先通过最大最小距离法确定初始聚类中心，然后利用经非局部空间限制项以及高斯核函数改进的模糊Ｃ均值聚类算法对红外图像进行分割。经过对一系列红外图像的实验，结果表明：该算法的抗噪能力明显优于其他对比算法，且图像分割错误情况和迭代次数少于其他算法，相比其他对比算法性能更加优越，更适用于红外图像分割。

中图分类号: 

  • TP391.41