空间加权模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高模糊C均值聚类(FCM)算法用于图像分割时对噪声的鲁棒性,在FCM算法中引入了图像像素的邻域约束,提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。首先根据邻域像素的模糊隶属度函数值,定义像素分类标记的局部先验概率,然后将该局部先验概率融入标准的FCM算法的目标函数中,从而提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。仿真实验通过合成图像和真实图像验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

基于模糊C均值与人工蜂群优化的灰度图像分割

提出了基于模糊C均值与人工蜂群优化的灰度图像分割算法,利用模糊C均值算法中的模糊隶属函数,快速计算人工蜂群优化算法中的最优聚类中心,使得图像分割速度加快,精度更高.选取合成的、经典的以及添加噪声的医学图像,分别使用多种分割算法进行分割并比较,在收敛性、时间复杂度、鲁棒性和分割精度方面表现更好.     

一种改进的FCM多分辨率图像分割算法及其应用

提出了一种改进的模糊C均值聚类多分辨率图像分割算法,该算法利用像点的邻域信息对像点的模糊隶属度函数进行修正。实验证明:该算法具有对噪声不敏感的优点,在进行图像分割,特别是对含噪图像进行分割时能获得较好的效果。     

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。     

改进核模糊C均值聚类算法在服装图像分割中的研究

图像分割是基于内容的服装图像检索系统的重要研究内容之一,传统的模糊C均值聚类算法在用于图像分割时,存在对样本分布和输入参数有限制、收敛于局部最优解、对噪声敏感等缺点.本文加入高斯核函数优化空间样本数据计算,并利用局部空间信息提高图像分辨能力,有效改善了模糊聚类算法.通过实验发现,改进的算法提高了图像类与类之间的分离性,分割结果更准确,对样本间的微小差别处理较好,具有更加可靠的性能.     

边缘细分的动态参数模糊C-均值图像分割算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法应用于图像分割时抗噪性差、分割精确度低等问题,该文提出一种边缘细分的动态参数模糊C-均值图像分割算法。对噪声图像进行局部灰度压缩并细分边缘像素信息,增强边界像素可分性。提出空间聚集度概念,更新像素隶属度,并设计滑动掩膜将像素细分为信息点、噪声点及边界点。根据像素类别引入动态参数,调整各自权重以增强算法自适应性。根据邻域像素聚类结果重新划分中心像素类别以提高算法聚类的容错率。采用3张图片进行算法性能测试,将该文算法实验结果与FCM_S1、FCM_S2和菱形邻域窗模糊C-均值(FCMD)算法实验结果进行对比。实验结果表明,该文算法除了对测试图像Cameraman的分割效果略显不足外,其余情况下的分割效果均优于其对比算法,划分系数V_(pc)可提高0.019 3～0.052 9,划分熵V_(pe)可降低0.026 9～0.094 4。     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

基于二维直方图的改进的PCM聚类分割方法

相对于模糊C均值算法,可能性C均值(PCM)聚类方法具有更好的抗干扰能力.提出一种基于二维直方图的改进的PCM聚类图像分割方法,该方法除了考虑图像的点灰度信息外,还考虑像素点的邻域相关信息,利用改进的PCM聚类算法得到各象素点的隶属度对图像进行分割.实验表明,该方法能够对噪声图像有效地进行分割,具有较高的鲁棒性.     

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.     

基于KFCM算法对MRI图像分割的研究

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作用,提出一种基于核模糊C均值聚类算法(KFCM)的MRI脑图像分割,讨论KFCM算法中隶属度m参数和聚类数目k的选取对图像分割的效果影响,通过仿真实验表明,对于MRI脑图像隶属度函数值在2≤m≤11整数时,图像能取得较好效果,对于聚类数目k选取不易超过8.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

一种鲁棒的无监督聚类图像分割算法

针对目前基于模糊C-均值聚类图像分割算法的噪声敏感问题, 提出一种基于无监督可能性聚类的自动加权图像分割算法. 该算法先应用均值漂移迭代确定可能性C-均值聚类算法的初始化中心, 利用可能性聚类的模式搜索性质自动确定聚类划分; 然后根据像素间灰度值关系进行图像加权, 通过将加权系数与像素噪声的可能性相关联, 降低噪声对图像分割的影响. 实验结果表明, 相对于基于模糊C-均值聚类的图像分割算法, 该算法不仅取得了较好的分割效果, 而且无监督分割时计算效率更高, 对噪声的鲁棒性更强.     

自适应鲁棒图形模糊聚类分割算法

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足,提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法.首先,将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数,得到鲁棒图形模糊聚类分割算法.然后,利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离,并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节.最后,利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式.灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明:该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力.     

基于截断技术的鲁棒模糊C均值聚类

[目的]直接利用模糊C均值(FCM)对原始数据进行聚类,容易导致聚类结果受到噪声和离群点的影响,但通常利用松弛技术对样本点模糊隶属度或空间位置关系进行松弛的解决方法只能降低,而无法完全剔除噪声和离群点的影响.为了解决这个问题,提出了基于截断技术的鲁棒模糊C均值(TRFCM)聚类算法.[方法]基于模糊局部信息C均值(FLICM)聚类模型,通过引入截断技术,提出TRFCM算法.该算法的主要思路为：(1)利用FLICM,在学习数据聚类结构的同时保留样本点的局部邻域结构;(2)基于FLICM的聚类结果动态调整原始数据,使其满足期望的聚类结构;(3)将聚类结构特征学习与原始数据的调整(即截断掉部分样本点),统一在一个优化框架中,从而实现组合最优化.将TRFCM算法与近年来相关算法进行比较以检验TRFCM的参数敏感性、收敛性、鲁棒性、时效性等性能.[结果]实验包括5个部分：参数敏感性与收敛性分析、鲁棒性检验、图像分割实验、Benchmark数据集实验和各算法计算时间对比实验.在参数敏感性和收敛性分析中,TRFCM算法在合适的范围内对参数不敏感且在大多数情况下可以获得良好的聚类效果.同时,算法对各数...     

基于样本模糊隶属度归n化约束的松弛模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法(FCM)由于样本模糊隶属度归一性的约束,导致FCM算法对噪声数据敏感。提出松弛模糊C均值聚类算法(RFCM),RFCM算法在可能性C均值聚类算法(PCM)目标函数的基础上,放弃了FCM算法单个样本模糊隶属度归一化约束,转为n个样本模糊隶属度之和为n的约束;并利用粒子群算法对样本模糊隶属度进行优化估计,使得模糊指标可拓展为m0的情况,同时采用梯度法得到RFCM算法聚类中心迭代公式。RFCM理论分析了算法对噪声数据抗噪的原理,解释了RFCM算法模糊指标m0的合理性,讨论了RFCM算法的收敛性。基于Gauss数据集和UCI数据集的仿真测试验证了所提出算法的有效性。     

FPCM算法在彩色图像分割中的方法研究

在改进模糊c均值聚类（MFCM）算法基础上提出模糊可能性c均值聚类（FPCM）算法的图像分割方法,并将FPCM算法应用在彩色图像分割过程中．FPCM算法是FCM聚类算法和MFCM算法的扩羼衍生．MFCM算法是通过调整FCM算法的测量距离来减少标签像素受到其他图像像素的影响和在切分中抑制噪声效果来进行约束,从而使得成员变量没有最大约束值．FPCM算法是在MFCM算法基础上进行模糊化,加入了可能性和隶属度两个度量标准．通过彩色图像实验充分表明了FPCM算法在图像分割中的实际效果．     

改进的快速模糊C均值聚类的图像分割方法

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声和伪斑点图像不可能取得好的分割效果.提出一种改进的算法,在快速的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计构造新的隶属函数,对图像进行二次聚类分割.该算法具有以下优点:1)有效地抑制了噪声的干扰;2)减少了图像的伪斑点;3)把误分类的像素很容易地纠正过来.对两种类型图像的实验分割结果表明该方法对噪声和伪斑点具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性.     

基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法

提出一种基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法。利用图像统计直方图生成山顶区间,根据区间中像素点灰度值初始化聚类中心,使其尽可能接近分割结果的聚类中心;构造一个基于邻域灰度相似比的空间函数,利用其对模糊隶属度进行二次更新,使模糊隶属度能够更快地达到稳定值,并更准确地反映像素点的所属类别。实验结果表明,与传统FCM算法及其它扩展的FCM算法相比,新算法可以经过较少的迭代次数,取得更好的分割效果。