论文研究 基于直觉模糊的ISODATA算法.pdf

ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并，但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性，其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目，有其自身的缺点，而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点，将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量，提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法，结合实际改进了隶属度函数，以区域为待分类样本以提高算法速度，将其应用到图像分割，经实验证明了算法的有效性。