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基于人工蜂群与模糊C均值的自适应小波变换的噪声图像分割
石雪松, 李宪华, 孙青, 宋韬
计算机应用
2021, 41 (8):
2312-2317.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020101684
针对传统模糊C均值（FCM）聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题，提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先，将噪声图像进行二维小波分解；其次，对近似系数进行边缘增强，同时利用人工蜂群（ABC）优化算法对细节系数进行阈值处理，并将处理后的系数进行小波重构；最后，对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像，分别添加高斯噪声和椒盐噪声，使用多种方法进行分割，以分割后图像的峰值信噪比（PSNR）和误分率（ME）作为性能指标，实验结果表明，所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化（PSO）分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升，在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息，其抗噪性能与分割性能得到了提升。
参考文献 |
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