摘要：著名的模糊C均值算法（FCM）一直被视为图像分割应用中一个强有力的工具.然而,由于FCM中距离函数选择问题使得其对图像噪声的鲁棒性不足.本文提出了一个新的分层模糊C均值算法,使得传统的模糊C均值算法对于图像噪声和离群点有更好的鲁棒性.在此基础上引入了一个更加灵活的函数,即将距离函数本身看作是一个子学生t分布函数.使分层模型具有更好的通用性和灵活性.本文提出的算法可以扩展到其他基于FCM模型的算法实现,以获得更优的鲁棒性.实验结果表明本文提出新的分层模糊C均值算法的鲁棒性确实有效.

关键词：分层算法 模糊c均值 图像分割 学生t分布 

单位：南京审计大学工学院; 江苏南京211815; 南京信息工程大学计算机与软件学院; 江苏南京210044