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基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法
一、绪论
图像分割是图像处理的一项重要任务，其主要目的是将图像中的物体或背景划分为不同的部分。在图像分割中，聚类算法是实现无监督分割的一种重要方法。FCM（模糊聚类方法）是最常用的聚类算法之一，它具有简单易用、无需标记、可扩展的优点。然而，FCM算法在图像分割中存在一些问题，如选择合适的阈值不易、计算量大等。为了解决FCM算法的问题，本文提出一种基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法。
二、相关工作
传统的FCM算法在图像分割中，常用二值化阈值进行分割。然而，阈值的选择对分割结果影响很大，如何选择合适的阈值一直是一个难题。为了解决这个问题，许多学者提出了各种方法。如基于极大类间方差、二维最大熵等阈值选择方法。虽然这些方法能够提高分割效果，但存在计算复杂度大、容易过分细节信息等缺点。
三、本文方法
为了解决FCM算法中阈值选择的问题，本文提出了一种基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法。该算法主要分为以下步骤：
1.对图像进行预处理，如灰度化、均衡化等，得到预处理后的图像。
2.将预处理后的图像进行FCM聚类。在聚类过程中，增加熵约束，使得聚类结果更加准确。
3.对聚类结果进行多阈值分割，得到分割后的图像。
具体实现过程如下：
1.对原始图像进行灰度化和均衡化处理，得到预处理后的图像。
2.选择一个合适的聚类数K，将预处理后的图像分成K个区域，并得到每个区域的聚类中心ci，i=1,2,…,K。
3.在FCM聚类的过程中，增加熵约束，使得聚类结果更加准确。
4.计算每个聚类区域的熵值H，得到每个聚类区域的熵值矩阵H=[H1,H2,…,HK]。
5.根据熵值矩阵H，确定多个阈值T=[t1,t2,…,tm]。其中m表示预先设置的阈值数目。
6.将每个聚类区域根据阈值集T进行分割，得到分割后的图像。
7.对每个分割结果进行后处理，如去除小块、边缘平滑等，得到最终分割结果。
四、实验结果
本文采用UCM数据集进行实验，与传统的FCM算法和最大熵阈值选择方法进行对比。实验结果表明，本文所提出的算法能够在准确度和速度上均有明显提高。同时，在多阈值选择上也有很好的表现。
五、结论与展望
本文提出了一种基于熵约束的快速FCM聚类多阈值图像分割算法，该算法在选择阈值方面具有很好的优势。同时，在实验中也取得了较好的分割效果和速度。本文的算法可以进一步优化和应用到更广泛的领域中。