摘 要：针对模糊 C- 均值（FCM）算法聚类效果易受初始簇心的限制而陷入局部最优解的现象开展了深入研究，提出一种改进的 FCM 聚类算法，用于彩色舌象的分割。首先用粒子群优化（PSO）算法优化生成初始隶属度矩阵，以便于搜寻全局最优点作为初始聚类中心，其次用闵可夫斯基距离计算样本到聚类中心的相似度，代替欧氏距离作为改进后的目标函数。实验结果表明，所提出的改进算法收敛速度快且聚类效果更好，提高了聚类效果以达到更高的分割精度，比传统的图像分割效果好。
关键词：图像分割；舌象；模糊 C- 均值算法；闵可夫斯基距离
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.23.031
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）23-0121-05
Research on Segmentation Algorithm of Tongue Diagnosis Image Based on Improved FCM
CAO Zhenna, LI Hongbin
(School of Computer Science and Technology, Taiyuan Normal University, Jinzhong 030600, China)
Abstract: Aiming at the phenomenon that the clustering effect of the fuzzy C-means algorithm is easily limited by the initial cluster center and falls into the local optimal solution, a deep study is carried out and an improved FCM clustering algorithm is proposed for the color tongue picture's segmentation. First, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize and generate the initial membership matrix, so as to search for the global optimum as the initial cluster center. Secondly, Minkowski distance is used to calculate the similarity between samples and the cluster center, replacing Euclidean distance as the improved objective function. The experimental results show that the improved algorithm proposed in this paper has faster convergence speed and better clustering effect, it improves the clustering effect to achieve higher segmentation accuracy, which is better than the traditional image segmentation.
Keywords: image segmentation; tongue picture; fuzzy C-means algorithm; Minkowski distance
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作者简介：曹镇娜（1998—），女，汉族，河北邢台人，硕士研究生在读，研究方向：教育软件开发；通讯作者：李宏滨（1968—），男，汉族，山西晋中人，副教授，硕士，研究方向：Web 技术及移动终端应用开发。