第4期 吴其平，等：一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法 ·809· 给出不同算法抑制高斯噪声的峰值信噪比值和分 而误分率更低，但相比其他6种算法，本文算法的 割误分率。从表2的峰值信噪比值和误分率可以 峰值信噪比值（误分率）更高（低），说明本文算法 看出，嵌入邻域信息的算法峰值信噪比值更高， 具有更强的鲁棒抗噪性和分割能力。 表2不同算法抑制高斯噪声的PSNR(dB)及误分率 Table 2 PSNR(dB)and misclassification rate of different algorithms to suppress Gaussian 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 9.8417 9.8181 16.7274 16.8221 16.6023 12.9595 21.2171 合成图 误分率 0.3856 0.3873 0.1404 0.1387 0.1361 0.2422 0.0825 信噪比 7.3658 7.3277 15.3661 15.3999 15.6877 11.5965 17.5978 CT图 误分率 0.2475 0.2177 0.0681 0.0679 0.0660 0.1058 0.0575 信噪比 4.7089 4.7034 8.2439 8.0611 8.2965 6.4966 12.0522 遥感图 误分率 0.4365 0.4373 0.2676 0.2735 0.2661 0.3334 0.1918 为了证实本文算法耗时少的优势，对图2中 行效率。 的3幅图像分别添加不同均方差的高斯噪声，采 3.2 椒盐噪声干扰图像测试与分析 用上述7种算法进行分割测试，统计各算法的时 对图2中3幅图像，分别添加30%、20%、 间开销，所得结果如图4所示。 30%大小椒盐噪声，采用FC-PFS、PFCM、FC- 800 PFSS1、PFCM S1、PKFCM S1、FGPKFCM算法 700 FC-PFS PFCM 及本文算法进行图像分割测试，所得结果如图5 600 FC.PES SI PFCM 所示，以及各算法的聚类性能评价指标PCC值， 500 PKFCM SI 400 PGPKFCM 本文算法 如表3所示。 300 从图5所示的7种分割算法所得结果可 200 知，含邻域均值信息的FC-PFSS1、PFCM S1、 100 PKFCM_SI及本文算法相比FC-PFS和PFCM算 0 合成图 CT图 遥感图 法具有更强的抗椒盐噪声能力，分割结果存在的 图4不同算法时间开销对比 噪声颗粒明显减少，且本文算法相比其他6种算 Fig.4 Comparison of time cost of different algorithms 法所获得分割图像轮廓更为清晰并能保持原图像 从图4可见，本文算法与FGPKFCM算法的 中丰富的细节信息。另外，从表3测试的图形复 时间开销相当，但与其他6种算法相比，本文算法 合基PCC值可以看出，本文算法的PCC值最小， 的时间开销明显减少，说明本文算法有较好的执 说明它有更好的聚类性能。 (a)加噪图 (b)FC-PFS (c)PFCM(dFC-PFS S1(e)PFCM SI((f)PKFCM S1(g)FGPKFCM(h)本文算法 图5椒盐噪声干扰图像及分割结果 Fig.5 Images interfered by salt and pepper noise and their segmentation results给出不同算法抑制高斯噪声的峰值信噪比值和分 割误分率。从表 2 的峰值信噪比值和误分率可以 看出，嵌入邻域信息的算法峰值信噪比值更高， 而误分率更低，但相比其他 6 种算法，本文算法的 峰值信噪比值 (误分率) 更高 (低)，说明本文算法 具有更强的鲁棒抗噪性和分割能力。 表 2 不同算法抑制高斯噪声的 PSNR(dB) 及误分率 Table 2 PSNR(dB) and misclassification rate of different algorithms to suppress Gaussian 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 9.841 7 0.385 6 9.818 1 0.387 3 16.72 74 0.140 4 16.822 1 0.138 7 16.602 3 0.136 1 12.959 5 0.242 2 21.217 1 0.082 5 CT图 信噪比 误分率 7.365 8 0.247 5 7.327 7 0.217 7 15.366 1 0.068 1 15.399 9 0.067 9 15.687 7 0.066 0 11.596 5 0.105 8 17.597 8 0.057 5 遥感图 信噪比 误分率 4.708 9 0.436 5 4.703 4 0.437 3 8.243 9 0.267 6 8.061 1 0.273 5 8.296 5 0.266 1 6.496 6 0.333 4 12.052 2 0.191 8 为了证实本文算法耗时少的优势，对图 2 中 的 3 幅图像分别添加不同均方差的高斯噪声，采 用上述 7 种算法进行分割测试，统计各算法的时 间开销，所得结果如图 4 所示。 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 4 不同算法时间开销对比 Fig. 4 Comparison of time cost of different algorithms 从图 4 可见，本文算法与 FGPKFCM 算法的 时间开销相当，但与其他 6 种算法相比，本文算法 的时间开销明显减少，说明本文算法有较好的执 行效率。 3.2 椒盐噪声干扰图像测试与分析 对图 2 中 3 幅图像，分别添加 30%、20%、 30% 大小椒盐噪声，采用 FC-PFS、PFCM、FC￾PFS_S1、PFCM_S1、PKFCM_S1、FGPKFCM 算法 及本文算法进行图像分割测试，所得结果如图 5 所示，以及各算法的聚类性能评价指标 PCC 值， 如表 3 所示。 从 图 5 所 示 的 7 种分割算法所得结果可 知，含邻域均值信息的 FC-PFS_S1、PFCM_S1、 PKFCM_S1 及本文算法相比 FC-PFS 和 PFCM 算 法具有更强的抗椒盐噪声能力，分割结果存在的 噪声颗粒明显减少，且本文算法相比其他 6 种算 法所获得分割图像轮廓更为清晰并能保持原图像 中丰富的细节信息。另外，从表 3 测试的图形复 合基 PCC 值可以看出，本文算法的 PCC 值最小， 说明它有更好的聚类性能。 (a) 加噪图 (b) FC-PFS (c) PFCM (d) FC-PFS_S1 (e) PFCM_S1(f) PKFCM_S1 (g) FGPKFCM (h) 本文算法 图 5 椒盐噪声干扰图像及分割结果 Fig. 5 Images interfered by salt and pepper noise and their segmentation results 第 4 期 吴其平，等：一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法 ·809·