仪器仪表学报

作者：周友行

单位：周友行,湘潭大学机械工程学院湘潭411105,,刘汉江,湘潭大学机械工程学院湘潭411105,,赵晗妘,湘潭大学机械工程学院湘潭411105,,赵玉,湘潭大学机械工程学院湘潭411105,

关键词：图像分割;数据场;模糊C均值;表面缺陷

基金：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）,中国博士后科学基金

针对传统模糊C均值（FCM）算法在图像分割时未考虑像元间的相互关系，且未事先给出初始聚类中心的问题，提出了一种考虑像元间相互关系的FCM聚类分割算法。该算法基于数据场原理，首先利用像元间的相互关系，通过计算各像素点的势值，形成图像数据场，然后利用图像数据场势心，确定FCM算法的初始聚类中心，最后在图像数据场的基础上，利用FCM算法实现对目标图像的聚类分割。利用人工合成图像和工件表面缺陷图像对算法的有效性进行验证，实验结果表明，该算法具有较好的分割效果，且对于条痕、脱碳、孔洞3种缺陷的不同噪声图像分割的正确率均在93%以上，同时具有较高的平均结构相似性。

来源：2019年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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