题目：基于模糊C均值聚类的图像分割方法研究

图像分割就是把图像划分成各具相关特性不同区域的技术，它是模式识别和计算机视觉的基础，其结果的优劣直接影响到后续图像处理与图像分析。由于诸多因素的影响，图像存在许多不确定性，人们发现模糊理论适合描述图像中的这种不确定性，目前模糊理论已成功地被引入到图像处理技术。
本文在深入分析现有方法的基础上，以模糊C均值聚类算法在图像分割中的应用为重点,针对模糊C均值聚类算法在分割图像时计算量大，噪声敏感等问题，提出了一些新方法，主要研究成果归纳如下：
(1)??? 对空间邻域信息进行研究，在图像像素灰度和邻域灰度组成的二维直方图中，对角线元素受噪声影响较小，反映图像中相对稳定的信息，且运算只与图像的灰度级数有关的特征，提出一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类图像分割算法(2DFCM)。实验结果显示，该算法分割速度快，对椒盐噪声有较强的鲁棒性。
(2)??? 为提高分割算法对噪声干扰的抵抗能力，对图像中像素的空间信息添加惩罚项进行约束，然后通过惩罚因子调节像素邻域信息约束像素的程度，以此抑制噪声干扰，并提出一种基于空间隶属度的FCM图像分割算法(RFCM)。实验结果表明，该算法在分割含有椒盐噪声的图像时，分割精度明显提高。
(3)????? 为了加快图像分割速度，缩短分割时间，分别利用群体智能中的粒子群优化算法、人工蜂群算法和细菌觅食算法，提出了三种快速的多区域图像分割方法(PSO_FFCM、ABC_FFCM和BFO_FFCM)。三种分割方法的共同之处在于采用了相同的种群进化准则，即采用相同的适应度函数。相关实验表明，由此设计的适应度函数可有效避免标准FCM算法易陷入局部性的问题。最后，对三种基于并行搜索策略的分割方法进行对比实验，分析在种群规模、迭代次数与聚类数目完全相同的情况下，不同分割方法的性能。