广义模糊熵的构造及其在图像分割中的应用

针对现有的模糊熵阈值法对噪声干扰、光照不均匀图片的分割不能获得满意分割效果的不足,提出了模糊熵公式的参数化修改并用于图像分割,获得了选取最佳分割阈值的模糊熵新算法。首先将Sugeno广义否定算子替代二次型模糊熵公式的Zadeh标准否定算子,得到了参数型的广义模糊熵表达式;其次,将其应用于构造图像阈值化分割的准则函数;最后,给出了图像阈值化分割新算法中的广义模糊熵参数自动选取方法。实验结果表明,给出的广义模糊熵图像分割方法对光照不均匀图像相比传统模糊熵分割方法更有效。     

基于模糊积分的图像分割算法融合

提出了一种基于多分类器融合的阈值分割方法,采用模糊积分将多种阈值分割算法的结果进行融合,其区别于现有分类器融合算法之处在于,融合过程不仅取决于各个分类器(分割算法)的判决输出,而且与各个分类器的判决能力有关。各个分类器的判决能力用模糊测度表示,它可以解释为单个分类器判决对最终融合判决的重要程度。通过使用一组手工分割的测试图像进行算法评估,结果表明,所提出的融合算法性能不仅优于单个阈值分割算法,而且优于基于多数表决和算术平均的分类器融合算法。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

基于直方图的自适应高斯噪声滤波器

图像滤噪时,利用原图像的信息越多滤波效果越好,但这通常是不可行的或不可能的。为此提出了一种图像恢复的新方法。该方法通过输入图像估计出原图像的直方图,并从该直方图得到一个包含原图像信息的模糊隶属度函数,以此隶属度函数构建一个模糊加权平均滤波器。该滤波器能够根据图像区域特性差异及噪声强弱自适应地采用不同的滤波尺度。实验结果表明,该滤波器滤波效果优于传统的滤波器和其它模糊滤波器,特别是当噪声发生概率超过0 3时,其滤波效果更加明显。     

最大模糊能量图像阈值分割法

最小模糊熵阈值法是一个常用的图像分割方法。依据模糊熵的对偶概念：模糊能量,提出了对应的最大模糊能量阈值法。考虑到最大模糊能量阈值法在有些情况下不能有效找到直方图的谷点,通过融入阈值点的概率信息,提出了一种改进的加权最大模糊能量阈值法,改进方法能够使得分割阈值点更接近图像直方图的谷底。实验结果表明,改进的最大模糊能量阈值法对单峰直方图和小目标图像有更好的分割效果。     

含指数型隶属函数的模糊多目标规划分析

两阶段模糊算法的原型是以线性隶属函数为基础的，但实际决策中非线性隶函数的应用也相当广泛，为了扩展两阶段模糊算法的适用范围，同时不改变问题的线性性质，本文在指数型隶属函数的基础上，对模型多目标规划的变换模型及结果进行分析。     

二维最大散度差图像投影鉴别分析

提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明，所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析，特征抽取的速度有了较大幅度的提高。     

一种改进的红外图像模糊增强方法

由于图像在成像过程中存在许多不确定性即模糊性,针对图像的模糊性将模糊理论运用到图像处理,提出了一种改进的红外图像模糊增强方法。该方法在将图像从空间域变换到模糊域时,采用改进的正弦函数做隶属函数,在模糊域进行增强时选择2次迭代增强,通过自适应调节模糊参数能够使图像得到很好的增强。大量实验验证表明,该方法能够较大程度降低图像的模糊性指数,改善图像质量,有利于分割出目标。     

基于模糊理论的机械系统模糊可靠性数字仿真

论文基于模糊集合的交集与并集算子，给出了机械串联系统与并联系统的模糊可靠性数字仿真模型；讨论了模糊安全事件的隶属函数的建立方法，主要研究了基于模糊概率理论，从模糊强度的隶属函数获得模糊安全事件的隶属函数的方法，为确定机械系统模糊安全事件的隶属度提供了依据，使对复杂机械系统的模糊可靠性分析成为可能。算例表明了文中所讨论的方法的可行性。     

一种新隶属度函数的模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计,这对非球形分布数据很不合理.使用类内超平面代替类中心,提出基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法.该方法克服传统方法的不足,降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,提高模糊支持向量机的泛化能力.数值实验表明,与支持向量机和三种不同隶属度函数的模糊支持向量机相比,新隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法的简单易行,计算时间少.     

Fast interactive segmentation algorithm of image sequences based on relative fuzzy connectedness

1.INTRODUCTION Imagesegmentationistoseparatetheobjectofinter estfrombackground.Itistheimportantfoundation ofhigher levelimageanalysis,anditremainsanopen problem.Sofar,variousalgorithmshavebeenpro posed.However,mostofthealgorithmscanonly dealwithspecifickindsofimages.Theseavailableal gorithmscanbeclassifiedintothreegroupsaccording tothesegmentationstyle,automaticsegmentation,manualsegmentation,andinteractivesegmenta tion[1～5].Theautomaticsegmentationmethods,suchas algorithmsbasedonthegra…     

Color-texture based unsupervised segmentation using JSEG with fuzzy connectedness

1.INTRODUCTIONJSEG[1]is a distinguished one in many existing seg-mentation methods based on color-texture[1,4,6~8].Itis computationally more feasible than many othermethods[1]because JSEGis to test the homogeneityof a given color-texture pattern,instead of doing pa-rameter esti mationfor a specific model like many oth-er texture segmentation algorithms.The segmentation results produced by JSEGaremainly based on a class-mapformed by the color classlabel of every pixel,which is the prod…     

基于轮廓波变换和改进模糊c均值聚类的红外图像分割

针对红外图像分辨率低、对比度弱、易受噪声污染等特点,给出了轮廓波变换与模糊c均值聚类相结合的红外图像分割方法。该方法首先在假定图像轮廓波变换系数的先验为高斯分布的基础上,将基于最大后验概率准则的比例萎缩法应用于红外图像降噪,以完成分割前的预处理过程,然后利用改进的模糊c均值算法对降噪后的红外图像进行分割。针对标准模糊c均值分割存在的问题,本文提出的方法从基于样本直方图的最小最大距离法的初始聚类中心确定、考虑邻域像素相关性的样本点聚类权值和邻域隶属度修正三个方面加以改进,在保证分割精度的基础上,进一步滤除降噪阶段遗留下的图像噪声。对一系列红外图像进行实验的结果表明,相对于标准模糊c均值算法,本文提出的改进算法划分熵平均降低约10%,区域对比度提高约27%,能够实现对受到噪声污染红外图像的有效分割。     

Fuzzy c-means clustering based on spatial neighborhood information for image segmentation

Fuzzy c-means (FCM) algorithm is one of the most popular methods for image segmentation.However,the standard FCM algorithm is sensitive to noise because of not taking into account the spatial information in the image.An improved FCM algorithm is proposed to improve the antinoise performance of FCM algorithm.The new algorithm is formulated by incorporating the spatial neighborhood information into the membership function for clustering.The distribution statistics of the neighborhood pixels and the prior probability are used to form a new membership function.It is not only effective to remove the noise spots but also can reduce the misclassified pixels.Experimental results indicate that the proposed algorithm is more accurate and robust to noise than the standard FCM algorithm.     

Image segmentation algorithm based on high-dimension fuzzy character and restrained clustering network

An image segmentation algorithm of the restrained fuzzy Kohonen clustering network （RFKCN） based on high- dimension fuzzy character is proposed. The algorithm includes two steps. The first step is the fuzzification of pixels in which two redundant images are built by fuzzy mean value and fuzzy median value. The second step is to construct a three-dimensional （3-D） feature vector of redundant images and their original images and cluster the feature vector through RFKCN, to realize image seg- mentation. The proposed algorithm fully takes into account not only gray distribution information of pixels, but also relevant information and fuzzy information among neighboring pixels in constructing 3- D character space. Based on the combination of competitiveness, redundancy and complementary of the information, the proposed algorithm improves the accuracy of clustering. Theoretical anal- yses and experimental results demonstrate that the proposed algorithm has a good segmentation performance.     

Multi-resolution image segmentation based on Gaussian mixture model

1. INTRODUCTION Image segmentation, which groups an image’s pixels into some homogeneous regions with respect to one or more characteristics such as gray-level, color and texture, is a basic and challenging problem in image processing. Many researchers have devoted their efforts to this problem and many segmentation algorithms have been proposed[1], histogram based thresholding algorithm, edge detection method and region growing and merging method for instance. Gaussian mixture model bas…     

区域进化自适应高精度区域增长图像分割算法

为克服经典区域增长算法中门限选择困难、分割稳定性不高与串行处理速度慢的不足,提出基于区域进化的自适应高精度区域增长图像分割算法。在图像预处理过程中,首先通过各向异性滤波算法对切片进行滤波,达到去除图像噪声同时避免对边界区域的模糊;然后引入了新的区域能量表示模型,并给出了迭代进化形式,在区域增长过程中,逐渐增加区域增长的门限,通过对能量函数的动态优化来逼近最佳分割结果;最后利用主动轮廓模型进行精度分割,得到精确而比较光滑的分割目标轮廓。对比实验表明提出的方法是合理有效的。