5.4  本章小结

本章主要研究了多源图像的聚类分割的方法，首先研究了聚类算法的基本思想、基本原理、定义、所需的数据类型、评价聚类算法的标准以及实现图像聚类分割算法的基本步骤，从而为寻找合适的聚类分割方法奠定了扎实的理论基础；其次，本章通过分析比较常用的聚类分割方法的优缺点，从而为寻找最佳的聚类分割方法提供了一定的思路；再次，本章主要研究了模糊聚类算法中的一种典型算法FCM算法，并对影响该算法分割效果的因素进行了深入分析，从而为改进FCM算法提供了一定的思路，并且因此本章提出了一些改进FCM算法的措施，使FCM算法能够自动地确定聚类数目、具有较好的最佳收敛阈值，并且该算法最终被改进成结合空间特征的FCM聚类分割算法，最后再使用改进的FCM聚类分割算法对本章的分水岭分割方法进行改进，从而又提出了结合改进的FCM聚类分割的分水岭算法，并且本章将改进的FCM聚类分割算法在VC++6.0开发环境下进行了实验，从而完成了对分水岭算法的更大改进。