基于特征散度的图像FCM聚类分割

本文提出了一种称为特征散度的新概念和一种基于特征散度的图像模糊C-均值(FCM)聚类分割方法。该方法采用特征散度取代传统的欧氏距离作为图像像素与C-聚类典范值之间的差异性度量。本文将新方法与一些传统的FCM算法同时应用于图像分割,并采用形状测度和均匀测度评价各算法的分割性能,结果表明新方法对不同类型的图像都具有良好的分割性能。