МЕТОД НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ k-СРЕДНИХ СО СГЛАЖИВАЮЩЕЙ ШТРАФНОЙ ФУНКЦИЕЙ

Аннотация

Рассматривается новый подход к кластеризации полутоновых, цветных и мультиспектраль-ных изображений на основе метода нечеткой кластеризации k-средних. В нем предполагается ло-кальная однородность кластерного представления в областях, не разделенных градиентом исходного изображения, за счет использования аддитивной штрафной функции гиббсовского типа, задающей степень гладкости решения в соседних пикселах, в зависимости от величины и направления градиен-та, проходящего между ними. Подход, обобщающий метод нечеткой кластеризации k-средних, по-зволяет, с одной стороны, получить более однородное кластерное представление исходного изобра-жения, а с другой – предотвращает слияние разных кластеров. Он протестирован на модельных изображениях, аэрофотоснимках и космических изображениях, в частности на восьмиканальных мультиспектральных изображениях спутника LANDSAT 7. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, которые подтверждают эффективность нового алгоритма.