一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法。该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

多分辨分析和K均值聚类改进FCM图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类广泛应用于图像分割,但FCM聚类中随机确定初始聚类中心容易导致图像的错误分割.为了避免这个缺点,提出一种用于图像分割的FCM聚类初始聚类中心的选取方法.该方法利用图像灰度-邻域均值二维直方图的峰值的个数确定图像聚类数目,然后对图像的低频子带图像利用K均值聚类得到FCM聚类初始聚类中心.实测图像的分割实验表明该方法具可行性.     

基于蚁群算法的方向特征分割方法

针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法.该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取.通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心.基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割.仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法.     

边缘信息指导下的半模糊聚类图像分割方法

提出了一种利用边缘信息的半模糊均值聚类的图像分割算法，它先用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，确定聚类的初始参数，然后在这个基础上对“边缘”部分的点采用模糊聚类、非“边缘”部分使用分明聚类，避免了模糊聚类时初始参数设定的盲目性，减少了迭代时的计算量，提高了迭代收敛速度．除灰度特征外，聚类时还利用了点到类的距离特征，较好地保持了分割图像的连续性．直接观察对比多幅图像的分割实验结果可以明显地发现，该算法较常用的Cksu方法、二维熵阈值分割方法以及FCM方法的分割结果更准确．就Lena图像而言，该算法的收敛速度也比一般的FCM快了将近一倍．     

一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类的彩色图像分割算法

针对分水岭算法对在图像分割中容易产生过分割,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值(FCM)聚类算法的彩色图像分割算法。该算法先对图像进行分水岭分割,再对分水岭产生的过分割进行聚类合并。在合并过程中采用区间差异度和区域面积来确定模糊C均值聚类个数。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题的同时解决了模糊C均值聚类算法的初始值以及聚类中心难以确定的问题。实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标并应用到自动分割系统中。     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

目前的FCM类型的算法聚类数目的确定需要聚类原形参数的先验知识,否则算法就会产生误导.为了提高图像分割算法的抗噪性能,用K均值聚类算法简单、快速的优点对模糊C均值聚类算法进行改进.结合图像的邻域信息,对图像的直方图作均衡化处理,改善图像质量,通过自适应滤波,降低噪声对分割效果的影响.先用K均值聚类算法对图像进行分割,快速的获得较为准确的聚类中心和初次分割图像,避免了FCM算法中初始聚类中心选择不当造成的死点问题.用邻域灰度均值信息代替传统模糊C均值聚类算法中的灰度信息,对K均值聚类得到的图像作二次分割.该方法能更好的抑制噪声的干扰,提高了聚类算法的分割精确度.     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

面向医学图像分割的蚁群密度峰值聚类

在医学图像分割研究中,针对密度峰值聚类算法(density peaks clustering algorithm,DPC),依靠先验知识给定截断距离d_c且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出了一种结合蚁群算法选取密度峰值聚类最优参数的医学图像分割方法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,使用图像熵计算信息素来指导蚁群的搜索路径;再使用变量量化表示聚类中心个数,蚁群通过迭代选择最优截断距离d_c和聚类中心,实现了DPC算法的自适应分割并得到了较好的分割效果.仿真实验分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割

为了避免随机选取初始聚类中心点的缺陷,利用最大最小距离的方法确定初始聚类中心点.实验结果表明,和传统的模糊C均值聚类(FCM)算法相比,所提聚类算法具有较高的稳定性和准确性,所分割的胼胝体图像边缘信息更加清晰.     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.