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结合非局部信息与模糊聚类的SAR图像分割方法

     

摘要

为改善传统模糊C均值(FCM)聚类算法在SAR图像分割时迭代次数多、鲁棒性与分割精度差等问题,通过选取主要像素点,结合图像非局部信息提出一种FCM改进算法。首先将图像分块并选取主要像素点构成主要像素集合,然后对像素集利用K-means聚类确定初始聚类中心,接下来在FCM算法的目标函数中引入非局部空间信息,利用灰度信息与空间信息配合自适应平滑因子增强算法的抗噪性能,最后利用图像形态学操作完成图像分割。实验结果表明,该算法对模拟与真实SAR图像的分割结果精度较高,分别达到99%和96%,相较于传统算法不仅能提高分割精度、降低迭代次数,而且具有良好的抗噪性能,同时能很好地保留图像细节。

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