结合空间信息的FCM脑图像分割

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题,提出一种结合空间信息的FCM改进算法.该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数,并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新,控制邻域像素对中心像素的不同影响;该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割.对MRI脑图像分割的实验结果表明FCM改进算法简单有效,具有较强的抗噪能力,能取得较好的图像分割结果.     

一种融合图像滤波的FCM图像分割算法及其应用

模糊C均值聚类(FCM)算法常用于图像的聚类分割中,但常规的FCM算法对噪声的抑制能力较差。许多改进的FCM图像聚类分割算法虽能有效地抑制图像中的椒盐噪声和高斯白噪声,但是对图像中出现的大颗粒背景噪声的抑制效果仍然较弱。提出了一种融合图像滤波技术的FCM图像分割算法,根据噪声尺寸选择滤波窗大小,利用FCM聚类结果构造噪声判定矩阵并设计噪声判定规则,实现滤波窗内噪声点滤波操作。该算法针对人工合成的含噪灰度图像和实际的纤维图像进行了图像分割实验,实验结果表明:本文算法能有效抑制图像中的噪声,特别是大颗粒背景噪声,能获得满意的分割结果。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法

传统模糊C均值(FCM： Fuzzy C-Means)聚类算法应用于图像分割时, 因对噪声较敏感而达不到理想的分割效果。为此, 提出了改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法。该算法通过对FCM目标函数添加空间邻域信息约束隶属度函数, 提高对图像噪声的鲁棒性, 使分割的结果更加符合期望。实验结果表明, 该算法对噪声具有较强的抑制能力, 图像分割时能获得较好的分割效果。     

基于改进的 FCM 算法对图像分割的研究和应用

针对目前基于 FCM 的改进算法不能很好解决图像分割的精度和速率问题,提出了一种改进的FCM 算法来对图像进行有效率的分割。 在算法中加入抑制因子增加算法的聚类速率;在原有 KFCM 算法的目标函数中加入加权模糊因子增加像素的空间信息,从而解决算法分割精度的问题。 通过对比实验图可看出:改进的算法对原图像分割的效果更佳,而且对噪声的抑制效果较为明显,再通过引入评价指标的实验数据可以直观看出改进的算法不仅对原灰度图像而且对噪声图像都具有较好的分割性能,对噪声和孤立点都具有较好的鲁棒性和抑制性,表明了改进的算法能够大大提高人们的工作效率,同时为后期再次改进提出一 种思路和方向。     

基于改进FCM算法的后照明图像分割与分级算法研究

后照明图像在白内障诊断和治疗中有着广泛的应用.使用计算机进行分割、分级,不仅省时而且可以得到客观的结果.针对已有算法在灰度不均匀、背景与前景灰度接近区域时无法有效分割的问题,提出一种基于改进FCM算法的后照明图像分割算法.在改进的算法中,首先计算超像素图像区域梯度信息,然后将超像素区域梯度信息归一化后作为权重引入到FCM算法中,充分考虑超像素图像区域信息和梯度信息,从而减少了这些区域的误分.实验结果表明,相比于已有分割和分级算法,本文提出的算法提高了后照明图像分割的准确率.     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。     

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.     

基于FCM和标记分水岭的粘连岩石颗粒图像分割

模糊C均值算法可利用图像的多种特征值进行准确的图像分割,但不能分割粘连物体;传统的分水岭分割算法能够获得准确的物体边缘轮廓,但容易造成过分割.为了解决这个问题,提出基于FCM和标记分水岭的粘连图像分割.该方法首先对原始彩色图像中值滤波后进行基于LUV颜色空间的FCM聚类;对聚类后的图像用形态学方法去杂质、空洞填充后进行距离变换;然后根据距离变换图像找出局部最大值,得到种子图像;最后对距离变换图像进行基于标记的分水岭分割,得到最终的分割图像.该方法对粘连岩石颗粒图像进行分割,取得了较好的实验效果.     

一种基于改进FCM的自动图像分割算法

针对FCM进行图像分割时需要人为确定聚类数的问题,提出一种改进的基于FCM的图像分割算法.该算法先对图像进行4叉树结构的子图分解(即原图等分为2×2的4幅子图,子图再等分为2×2的4幅子图),待子图满足一定条件时进行聚类数为2的FCM聚类分割;然后将分割好的区域根据其大小及相邻区域直方图的巴氏距离进行合并,得到最终的分割结果,从而避免了聚类数目的直接确定.实验结果表明:该算法能够获得很好的分割效果;对子图进行聚类分割减少了每次参与聚类的对象数,从而在一定程度上降低了算法的计算量.     

基于局域模糊聚类和Chan-Vese模型的CT医学图像分割

针对CT医学图像灰度不均匀的特点,研究了基于改进的模糊聚类和ChanVese模型的图像分割.该分割模型综合利用基于空间信息的FCM算法、图像局部区域信息以及Chan-Vese模型,通过最小化能量函数的方式来进行曲线演化.基于空间信息的FCM算法对曲线的演化起到了一定的收敛作用,并且局部区域信息提高了分割质量.分割模型还考虑了分割效果和计算效率,降低了算法的时间复杂度,提高了算法的执行效率,从而提高了灰度不均匀图像分割的精度.     

基于小波变换和改进的FCM算法的医学 CT图像分割法

为提高计算机辅助诊断的准确性,提出一种基于小波变换和改进的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法的医学CT图像分割方法。以FCM算法为基础,首先利用小波变换对医学图像进行分解,用分解后低频图像的像素点作为FCM算法的样本点;其次,利用马氏距离来进一步修正FCM_S(FCM_Spatial)算法,修正后的FCM算法能更加精确地反映医学图像的信息。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。     

改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,减少FCM算法收敛所需的迭代次数;优化参与迭代运算的数据集,减少每次迭代过程的运算时间。该方法使FCM算法的运算速度提高了将近10倍,而且不会影响算法的分割效果。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.     

Gabor滤波器的纹理分割

提出了基于Gabor滤波器和FCM的纹理分割法。讨论了Gabor滤波器的选择。将Gabor滤波器用于提取纹理的特征,通过FCM的聚类来进行分割。将该方法运用于普通纹理图像及自然纹理图像——地震剖面图像的分割,仿真实验证明了方法的有效性。     

医学图像分割处理技术的应用

医学图像分割是对医学图像进行三维重建操作的基础,本文阐述了医学图像分割处理技术的应用发展状况,对医学图像分割处理技术的类别及目前常用的分割方法进行了综述,并对医学图像分割处理技术的发展趋势进行了研究探讨.     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

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.     

基于改进FCM和形态学的浮选泡沫形态特征提取

针对浮选过程中因气泡粘连及形状不规则导致泡沫形态特征难以提取的问题,提出一种基于改进模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类和数学形态学的浮选泡沫形态特征提取方法。引入聚类有效性指数及特征散度对模糊C均值聚类算法加以改进,并利用改进的聚类算法对泡沫图像进行聚类,得到泡沫大致区域。依据灰度分布和形状特征,采用面积重构开闭算法对图像进行除噪处理。基于形态重构方法思想,提出采用高低精度距离变换方法,同时,结合改进面积重构变换提取标志图像,进而利用分水岭算法对泡沫图像进行分割。通过测量分割区域和标定像素提取泡沫形态特征,并与浮选工艺参数做相关性分析。研究结果表明,该方法能够准确地分割粘连泡沫,且提取的泡沫形态特征能有效反映浮选工况。