·810· 智能系统学报 第14卷 表3不同算法抑制椒盐噪声所对应的图形复合基 Table 3 Picture composite cardinalityof different algorithms to suppress salt and pepper noise 图像 指标 FC-PFS PFCM FC-PFS_S1 PFCM SI PKFCM_S1 FGPKFCM 本文算法 合成图 PCC 0.3324 0.6037 0.2939 0.5171 0.4261 0.3843 0.0689 CT图 PCC 0.2734 0.6431 0.2476 0.5426 0.5177 0.5878 0.1223 遥感图 PCC 0.2501 0.5474 0.2359 0.4092 0.3424 0.3993 0.0327 为了进一步验证本文算法抗噪性和分割有效 声，采用上述7种算法进行分割测试，对其分割结 性，对图2中的3幅图像加入不同强度的椒盐噪 果用峰值信噪比值和误分率进行评估，如表4所示。 表4不同算法抑制椒盐噪声的PSNR(dB)及误分率 Table 4 PSNR(dB)and misclassification rate of different algorithms to suppress salt and pepper noise 加噪图评价指标 FC-PFS PFCM FC-PFS S1 PFCM_S1 PKFCM SI FGPKFCM 本文算法 信噪比 9.0207 8.9841 15.1346 14.9651 15.2136 13.1321 20.6271 合成图 误分率 0.2483 0.2486 0.1780 0.1824 0.1801 0.1720 0.0889 信噪比 9.9509 9.9566 13.9161 14.0028 14.0105 12.4137 17.6993 CT图 误分率 0.1413 0.1411 0.0795 .0786 0.0785 0.0972 0.0571 信噪比 4.3598 4.2983 6.2474 6.0111 6.2195 7.3908 11.2863 遥感图 误分率 0.4525 0.4536 0.3439 0.3558 0.3452 0.2925 0.2005 从表4所示的评价结果可以看出，本文算法 邻域像素平滑滤波信息的鲁棒核空间图形模糊聚 的峰值信噪比（误分率）明显增大（减小），更接近 类分割算法。同时，将当前聚类像素与其邻域像 理想的分割结果，相比其他6种分割算法，本文算 素均值所对应的二维直方图信息嵌入上述算法 法的抗噪性能和分割能力明显增强。 中，提出一种基于核空间的快速鲁棒图形模糊聚 为客观评价各算法执行的时间效率，对图2 类分割算法。对大幅面图像在不同强度噪声干扰 中3幅图像，添加不同强度的椒盐噪声，分别采用 环境下进行分割测试，实验结果表明，本文所提 上述7种算法进行分割测试，并统计各算法的时 算法在鲁棒性能和实时性能上均有所增强。 间开销，结果如图6所示。由图6可见，本文算法 参考文献： 的时间开销和FGPKFCM算法相近，但相比其他 5种算法，本文算法的时间开销明显减少，提高了 [1]SASIBALA P,SUDHA VANI D G.Image segmentation 运行效率，说明本文算法具有更好的实时性。 techniques:a review[J].International journal of advanced research in electronics and communication engineering, 800 2016,5(6):18441851. 700 IFC-PFS PFCM [2]BLOCH I.Fuzzy sets for image processing and under- 600 FC.PES S PFCM S standing[J].Fuzzy sets and systems,2015,281:280-291. 500 IPKFCM SI PGPKFCM [3]GOSAIN A,DAHIYA S.Performance analysis of various 400 本文算法 300 fuzzy clustering algorithms:a review[J].Procedia com- 200 puter science,2016,79:100-111. 100 [4]CHAIRA T.A novel intuitionistic fuzzy C means cluster- ing algorithm and its application to medical images[J].Ap- 合成图 CT图 遥感图 plied soft computing,2011,11(2):1711-1717. 图6不同算法时间开销对比 [5]KAUR P.Intuitionistic fuzzy sets based credibilistic fuzzy Fig.6 Comparison of time cost of different algorithms C-means clustering for medical image segmentation[J].In- ternational journal of information technology,2017,9(4): 4结束语 345-351. [6]SON L H.DPFCM:a novel distributed picture fuzzy clus- 为了进一步提升基于核空间的鲁棒图形模糊 tering method on picture fuzzy sets[J].Expert systems with 聚类分割算法的鲁棒性和实时性，提出一种图像 applications,2015,42(1):51-66.表 3 不同算法抑制椒盐噪声所对应的图形复合基 Table 3 Picture composite cardinalityof different algorithms to suppress salt and pepper noise 图像 指标 FC-PFS PFCM FC-PFS_S1 PFCM_S1 PKFCM_S1 FGPKFCM 本文算法 合成图 PCC 0.332 4 0.603 7 0.293 9 0.517 1 0.426 1 0.384 3 0.068 9 CT图 PCC 0.273 4 0.643 1 0.247 6 0.542 6 0.517 7 0.587 8 0.122 3 遥感图 PCC 0.250 1 0.547 4 0.235 9 0.409 2 0.342 4 0.399 3 0.032 7 为了进一步验证本文算法抗噪性和分割有效 性，对图 2 中的 3 幅图像加入不同强度的椒盐噪 声，采用上述 7 种算法进行分割测试，对其分割结 果用峰值信噪比值和误分率进行评估，如表 4 所示。 表 4 不同算法抑制椒盐噪声的 PSNR(dB) 及误分率 Table 4 PSNR(dB) and misclassification rate of different algorithms to suppress salt and pepper noise 加噪图 评价指标 FC-PFS PFCM FC-PFS_S1 PFCM_S1 PKFCM_S1 FGPKFCM 本文算法 合成图 信噪比 误分率 9.020 7 0.248 3 8.984 1 0.248 6 15.13 46 0.178 0 14.965 1 0.182 4 15.213 6 0.180 1 13.132 1 0.172 0 20.627 1 0.088 9 CT图 信噪比 误分率 9.950 9 0.141 3 9.956 6 0.141 1 13.916 1 0.07 95 14.002 8 .078 6 14.010 5 0.078 5 12.413 7 0.097 2 17.699 3 0.057 1 遥感图 信噪比 误分率 4.359 8 0.452 5 4.298 3 0.453 6 6.247 4 0.343 9 6.011 1 0.355 8 6.219 5 0.345 2 7.390 8 0.292 5 11.286 3 0.200 5 从表 4 所示的评价结果可以看出，本文算法 的峰值信噪比 (误分率) 明显增大 (减小)，更接近 理想的分割结果，相比其他 6 种分割算法，本文算 法的抗噪性能和分割能力明显增强。 为客观评价各算法执行的时间效率，对图 2 中 3 幅图像，添加不同强度的椒盐噪声，分别采用 上述 7 种算法进行分割测试，并统计各算法的时 间开销，结果如图 6 所示。由图 6 可见，本文算法 的时间开销和 FGPKFCM 算法相近，但相比其他 5 种算法，本文算法的时间开销明显减少，提高了 运行效率，说明本文算法具有更好的实时性。 800 700 600 500 400 300 200 100 0 合成图 时间开销/s CT 图 遥感图 FC-PFS PFCM FC-PFS_S1 PFCM_S1 PKFCM_S1 PGPKFCM 本文算法 图 6 不同算法时间开销对比 Fig. 6 Comparison of time cost of different algorithms 4 结束语 为了进一步提升基于核空间的鲁棒图形模糊 聚类分割算法的鲁棒性和实时性，提出一种图像 邻域像素平滑滤波信息的鲁棒核空间图形模糊聚 类分割算法。同时，将当前聚类像素与其邻域像 素均值所对应的二维直方图信息嵌入上述算法 中，提出一种基于核空间的快速鲁棒图形模糊聚 类分割算法。对大幅面图像在不同强度噪声干扰 环境下进行分割测试，实验结果表明，本文所提 算法在鲁棒性能和实时性能上均有所增强。 参考文献： SASIBALA P, SUDHA VANI D G. Image segmentation techniques: a review[J]. International journal of advanced research in electronics and communication engineering, 2016, 5(6): 1844–1851. [1] BLOCH I. Fuzzy sets for image processing and under￾standing[J]. Fuzzy sets and systems, 2015, 281: 280–291. [2] GOSAIN A, DAHIYA S. Performance analysis of various fuzzy clustering algorithms: a review[J]. Procedia com￾puter science, 2016, 79: 100–111. [3] CHAIRA T. A novel intuitionistic fuzzy C means cluster￾ing algorithm and its application to medical images[J]. Ap￾plied soft computing, 2011, 11(2): 1711–1717. [4] KAUR P. Intuitionistic fuzzy sets based credibilistic fuzzy C-means clustering for medical image segmentation[J]. In￾ternational journal of information technology, 2017, 9(4): 345–351. [5] SON L H. DPFCM: a novel distributed picture fuzzy clus￾tering method on picture fuzzy sets[J]. Expert systems with applications, 2015, 42(1): 51–66. [6] ·810· 智 能 系 统 学 报 第 14 卷