一种用于轴承缺陷图像的改进FCM聚类检测算法

传统的FCM算法对原始图像进行分割,既没有考虑像素间相关性,又没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感而且速度慢。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法以轴承缺陷图像为研究对象,对改进的FCM算法进行了分析和研究;通过先对采得的图像进行K-L滤波消除图像像素分量间的相关性,然后对所得图像进行二维向量小波变换,对滤波后的图像提取特征得出图像每一个像素点都有含9个纹理特性来描述的结论,最后运用FCM算法的思想,对其提出进行改进方案得出分割后的图像,使其精度和速度都有改善。其结果证明了改进算法的有效。