改进的Snake算法在颅脑CT图像分割中的应用

尝试用一种改进的Snake算法创建模型,自动分割CT头颅断层图像的脑组织和脑脊液,用于后期辅助医生对患病部位的诊断和治疗,为临床提供更方便的工具。考虑到脑部CT图像和相邻的骨组织灰度差异较大,利用改进Snake算法对CT头颅图像进行自动分割,将分割的脑组织图像与专业医学影像医生手工分割的CT脑组织图像做对比,发现这种改进的Snake算法分割的CT颅脑图像从轮廓外形、灰度均值和方差值都和专业医生手工分割的CT颅脑图像非常接近,表明这种改进的Snake算法分割CT颅脑图像是可行的。     

基于自适应权重的粒子群和K均值混合聚类算法研究

针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种基于自适应权重的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法.该算法在运行过程中通过引入非线性动态惯性权重系数,提高了混合聚类算法全局搜索能力和局部改良能力,并根据群体的适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部搜索能力的同时缩短了收敛时间.将该算法与K均值聚类算法、基本PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,表明该算法不仅能有效地克服陷入局部最优,而且全局收敛能力和收敛速度都有所提高.     

三维重建及3D打印技术在肺部外科手术中的应用

因肺部CT图像的三维重建在医学影像分析领域需求较大且难度较高,单独使用一种分割算法的去噪声效果不理想,故提出了将总变分模型与模糊C-均值聚类方法相结合,对CT数据进行分割去噪的方法。将分割后的图像导入自主研发的三维重建软件TM_MIS,它以VTK工具包为基础,使用MC算法和光线投影法对平滑去噪后的CT图像进行三维重建,得到三维虚拟模型。再用3D打印生成肺部血管及病灶的3D模型,代替传统的医生查看CT片的方法,为术前方案的制定及手术过程的模拟提供了更加科学的依据。实验表明,将肺部CT数据通过总变分模型进行去噪平滑,再结合模糊C-均值聚类方法进行分割得到的图像更加清晰,重建后的模型效果更理想。     

浅谈医学彩色细胞图像分割法――C-均值聚类算法

在本文中主要介绍了图像分割的基本概念,应用C-均值聚类算法对Ki-67彩色图像进行分割,提取阳性细胞。     

基于CT图像的肝癌计算机辅助诊断

根据肝癌病灶的特征用计算机辅助CT图像诊断肝癌,达到辅助放射科医生诊断的目的.采用Snake算法提取肝脏组织,对已分割出的肝脏做相应的预处理后,通过选择合适的算法提取兴趣区,对比CT图像动脉期和静脉期或者平衡期的兴趣区以及提取兴趣区后剩余肝脏区域的灰度均值,对造影后典型肝癌进行判断.用自动化处理,对做过造影增强的腹部CT图片肝癌病例做初步筛选.结果表明,符合典型肝癌CT图片序列的病例89.5%可以被计算机自动筛选出来,为计算机辅助诊断提供了重要依据.     

基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确.     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

综合灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取方法研究

高分三号卫得是我国首颗分辨率达到1 m的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)卫星,它能够提供丰富的对地观测信息,在建筑区的提取工作中可以发挥重要的作用。LBP算子是一种运算简单、易于实现的纹理提取方法,在医学、计算机图像识别等领域得到了广泛的应用。根据SAR图像的建筑区纹理特征较其他地物更为特殊的特点,提出了一种综合利用灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取的方法。首先对数据进行预处理并获取Span强度图像,然后利用lBP算子提取图像的纹理特征;将经过尺度变换后的Span图像和得到的纹理特征进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过分类后处理获得建筑覆盖区域。以高分三号卫星QPSI影像和Radarsat-2全极化影像为数据源进行了实验,结果表明该方法能够有效提取图像中的建筑区,效果明显优于无纹理特征参与的方法。     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

基于小波变换的时间序列聚类

针对传统以欧氏距离为相似性度量的K-均值聚类算法应用于时间序列数据上存在的时间轴偏移敏感性问题及以动态时间轴弯曲距离为相似性度量的高计算复杂性问题,提出基于小波变换的动态时间弯曲距离作为相似性度量方法,根据提取的小波低频系数与原时间序列之间的低能量差异来选择小波变换的尺度,能保证选取的特征在拥有尽量低的维数的同时保留时间序列主要信息.实验结果显示,基于小波动态时间弯曲距离的K均值聚类比基于欧氏距离的K均值聚类效果好,运行速度比动态弯曲距离快.     

基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法

脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuzzy C-means clustering)中的单一高斯核函数替换为混合高斯核函数,将数据由低维空间映射到高维特征空间;最后将马尔科夫随机场的先验概率引入,对算法的目标函数进行修正,进一步增强算法的抗噪性.实验结果表明,所提方法在去除噪声的同时,能够有效保留图像的边缘信息,PSNR值相比传统算法提升0.804 1～2.096 2 dB,SSIM值相比传统算法提升0.031 2～0.065 4,且算法分割精度更高,Dice指标和Jaccard指标的平均值分别达到0.955 1和0.914 1.     

基于FCM和BP神经网络的棉麻纤维识别方法研究

提出一种基于模糊c均值(FCM)和BP神经网络的棉麻纤维识别方法。首先,根据纤维横向和纵向截面形态的不同,提取6个特征参数,然后运用模糊c均值算法将样本聚类成3类,再将聚类后的数据作为BP神经网络的输入进行训练和预测,最后进行仿真实验。结果表明,将两种算法结合起来用于纤维的识别具有明显优势,是值得推广的纤维识别方法。     

一种结合遗传算法的图像分割方法

模糊聚类算法是一种解决图像分割的常见算法,Stelios在模糊C均值聚类算法的基础上提出了FLICM算法,极大地改进了图像分割的效果。基于此,经过分析证明FLICM算法存在的不收敛问题,在此基础上改进了FLICM算法,并提出了结合遗传算法来解决因目标函数复杂度高而无法给出"闭合"迭代公式的问题。从结果来看,该算法不仅克服了FLICM算法不收敛的问题,而且取得了更好的图像分割效果,使得图像细节得到更充分的保留。     

基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳...     

一种改进的K means聚类彩色图像分割方法

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤.图像分割的目的是将图像分割为多个互不重叠且又各具特性的区域,主要应用于图像压缩、目标提取、模式识别等.以往的图像分割技术主要应用于灰度图像,随着计算机技术的进步,彩色图像分割逐渐受到关注.该文在前人对彩色图像分割问题的大量研究成果基础上,提出了一种将K-means聚类、蚁群算法以及分水岭算法相结合的分割方法.本方法有效的克服了聚类数目必须依据先验知识提前设定、最初的聚类中心是随机选取的、聚类的效果好坏依赖于距离判定公式的缺陷.     

k均值聚类的混合异构图像隐写分析

提出了一种基于k均值聚类的混合异构图像隐写分析算法. 在训练阶段,根据图像纹理复杂度对图像库
进行聚类,并针对每一类图像训练相应的分类器. 在测试阶段,根据测试图像的纹理复杂度对其进行类别判断,然
后送至相应类别的分类器中进行隐写检测,从而减弱了失配状态对现有隐写分析算法造成的影响. 实验结果表明,
该算法较好地提高了现有隐写分析算法的检测精度.     

多幅图像显示时色彩压缩的聚类统计算法

在计算机上，同屏显示多幅彩色图像会出现明显的失真。特别是两幅图像色调差别较大时，失真现象列为严重为了克服这一缺陷，本文在参考Ｋ均值聚类算法的基础上，优化了初始聚类中心提出了色彩压缩的聚类统计算法。     

两阶段纹理图像分割

谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.     

基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究

模糊C均值聚类(FCM)应用广泛,但是它容易陷入局部最优,且对初始值很敏感.利用遗传算法对模糊聚类中聚类中心的个数和聚类中心的选取进行了确定,然后在FCM法中引入指标权重,并给出迭代公式和相应算法.实验结果表明,该方法可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,效果很好.