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基于DSP的FCM图像分割

作者：互联网

基于DSP的FCM图像分割

一、目标

利用VisualDSP++ 5.0、仿真器、EBF-561实验平台实现该算法，并通过该聚类算法实现图像的不同区域的聚类结果。

二、实现方案

实验原理

FCM 聚类算法目标函数为

1

如果 p表示每一个样本x_j的维数0，X={x_1,x_2,…x_j,…x_N}是一个p×N矩阵；N表示样本数目，通常表示图像像素数；C表示聚类数目；u_ij⊆U(p×N×C)是矢量x_j隶属于第i类的隶属度函数，满足u_ij∈[0,1]且∑_(i=1)^C▒u_ij =1；聚类中心Z={z_1,z_2,…z_i,…z_c}是 p×C矩阵，u_ij和z_i更新等式分别为：

2

对于每一个模糊隶属度，由m∈(1,∞)控制模糊度的权重指数；

d^2 (x_j,x_i )=∥x_j-z_i∥为相似性测度。

变量说明

p 数据样本维数（灰度图像时为 1）；
N 像素点数目
Xi 像素i特征（灰度图像时，表示灰度值）；
C 图像分割类别数；
Uij 像素点j属于第i类的隶属度
Zi 第 i 类聚类中心。

实验步骤

1)置目标函数精度ε，模糊指数m（m通常取 2），最大迭代次数T_m；
2)初始化模糊聚类中心 z_i；
3)由式2更新模糊划分矩阵U={u_ij}和聚类中心Z={z_C}
4)若|J(t)-J(t-1)|<ε或c>T_m则结束聚类；否则，t=t+1并转第（3）步骤；
5)由所得U={u_ij}得到各像素点分类结果。

三、核心代码

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int  m=50,k,ran[3];
double center[3],u[3][84*64],sum=0,temp=0;//中心，隶属度 

for(i=0;i<3;i++)//初始化聚类中心 
	{
		ran[i]=rand()%(84*64);
		center[i]=image[ran[i]]; 
	} 
	
	while(m--)//迭代 
	{
	
		for(i=0;i<3;i++)//计算隶属度 
		{
			for(j=0;j<84*64;j++)
			{
				sum=0;
				for(k=0;k<3;k++)
				{
					sum=sum+pow(fabs(image[j]-center[i])/fabs(image[j]-center[k]),2);
				}
				u[i][j]=1/sum;
			}
		} 
				
		for(i=0;i<3;i++)//更新中心点 
		{
			sum=0;
			temp=0;
			for(j=0;j<84*64;j++)
			{
				sum=sum+pow(u[i][j],2)*image[j];
				temp=temp+pow(u[i][j],2);
			}
			center[i]=sum/temp;
		}
	}		
	for(j=0;j<N;j++)//分类结果 
	{
		if(u[0][j]<u[1][j])
		{
			if(u[1][j]<u[2][j])
				image[j]=100;
			else
				image[j]=225;
		}
		else
		{
			if(u[0][j]<u[2][j])
				image[j]=100;
			else		
			    image[j]=0;
	    }
	}

}

原文:大专栏  基于DSP的FCM图像分割


标签：temp,sum,图像,DSP,FCM,ij,聚类,image
来源： https://www.cnblogs.com/petewell/p/11601682.html