一种基于聚类的舌苔舌质分离方法

对舌诊关键步骤舌苔舌质分离进行了深入的研究,发现对于数据集中的任一幅舌图像,总能从常见属性中选取若干进行聚类,从而较为理想地实现苔质分离,但是每幅图像选出的属性不甚相同.提出了1种属性选择的方法,通过各属性的分布函数对属性评分,从而为聚类的每一个实例找到最适合自身的属性.实验结果表明,不论是从聚类效果指数还是从舌苔舌质分离效果方面,经过属性选择的基于聚类的舌苔舌质分离效果明显优于已有基于聚类的舌苔舌质分离法,舌苔舌质分离满意率90%以上.     

基于均值漂移的舌体分割算法

本文针对舌体图像的特点,提出了一种基于均值漂移的舌体图像分割算法。该算法首先对输入图像进行平滑,可有效消除舌苔裂纹和色块噪声对舌体分割的干扰,然后根据空域和值域的邻近性原则进行聚类,根据聚类结果对舌体图像进行分割。实验结果表明,对不同的舌体图像进行分割,分割结果符合中医医师的诊断要求,对有噪声的图像,该方法也可较好地实现舌体分割。     

基于图像分割的舌象检测方法

传统的数字化舌诊研究系统多是建立标准的采集环境进行舌象采集,在密闭、光照稳定的环境下得到高质量的舌象图像.而在开放环境下,光照情况以及拍摄角度等往往较为复杂,因此,进行舌象分析时,首先需检测图像中是否存在合适的可供后续分析的舌象.针对这一特点,提出了一种基于图像分割的舌象检测算法.该算法首先对图像进行颜色校正的预处理,接着对图像进行分割得到多个连通域,通过判断连通域特征得到最终舌体区域后,再利用区域的纹理特征达到舌象检测的目的.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,且有较好的检测率,能够实现开放环境下的舌象检测.     

寒热证大鼠舌体表面的扫描电镜观察

对雌性SPF级Wistar大鼠进行寒热证造模后,通过扫描电镜观察寒热证大鼠的舌体表面超微结构.结果显示:寒证组大鼠舌体表面丝状乳头密度较低、角质化程度较低,蕈状乳头角质化程度也较低;热证组大鼠舌体表面丝状乳头密度较高、角质化程度高,蕈状乳头角质化程度也较高.寒证大鼠舌质较光滑、舌苔较薄及热证大鼠舌质粗糙、舌苔较厚的实验结果与中医对寒热证舌象的描述一致.     

聚类算法在航空图像颜色处理中的应用

将聚类算法以及颜色传输算法应用到航空图片颜色处理中.首先,利用聚类算法对两幅不同环境下的航空图片进行聚类分析,产生若干聚类域;然后,利用颜色传输算法实现匹配颜色聚类域之间的对应传输;最后将传输结果转换到RGB空间显示.为了确定两幅图像间的传输方向,为每个聚类域设置一个匹配因子,并根据不同的图像特征采用不同的匹配因子计算方法;然后选择两幅图像中匹配因子最接近的域作为匹配域,实现对应传输.实验表明,该算法能够获得不同环境下的航空图片.     

利用局部集聚特性的聚类算法的研究

基于SNN相似性和密度的聚类算法是当前主要的无监督聚类方法之一,该类算法在发现不同大小形状簇的聚类过程中都取得了较好的结果。但是该类算法也存在局限性,如Jarvis-Pat-rick算法通过单连结的方式发现簇,可能分割真正的簇或者合并应该保持分离的簇,而SNN密度类算法的Eps,MinPts参数的确定对用户来说是比较困难的。针对该类问题,本文对聚类过程中的局部集聚特征进行了分析和定义,提出了利用数据的局部集聚特征来控制聚类过程的的聚类算法。通过验证,该算法对发现不同密度以及任意形状的数据集合的聚类分析问题是有效的,突出了数据分析的局部集聚特征,改进了数据聚类的质量。     

基于粒子群优化算法的交通数据流聚类分析

针对交通数据流聚类分析过程中生成顺序的不确定性,提出了采用基于网格和密度的D-Stream算法对交通数据流进行聚类分析,并将粒子群优化算法引入聚类过程,从而对数据流聚类分析方法进行了改进,使数据聚类能够根据本身的密度极大值有序生成,增强了用户对聚类过程的控制能力.通过昆明市实测交通数据流进行聚类分析,得到了能够反映交通状况不同特征的聚类结果和动态的控制策略,并对交通数据流的相关研究工作提供决策支持.     

改进的快速模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高图像分割的运算速度,该文在将传统模糊C均值(FCM)聚类算法应用于图像自动分割的基础上,提出一种改进的快速图像分割算法。将图像从像素空间映射至其对应的灰度直方图特征空间,实现在特征空间进行数据聚类分析以减少聚类样本数量。依据灰度直方图特性,通过曲线拟合方法获得图像的聚类数及初始聚类中心。实验结果表明,在有效分割图像的基础上,该算法的运算迭代次数减少了约10%,运行时间减小了约6%。     

基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法

为了提高前列腺超声图像的分割精度,提出了一种基于改进主动形状模型的前列腺超声图像分割算法.首先,提取前列腺超声图像的特征集合,该特征集合由Gabor纹理特征和局部二值模式(LBP)特征组成.然后,通过利用k均值算法对提取的特征集合进行聚类分析,得到超声图像的聚类表示图.最后,在聚类表示图上应用ASM获取超声图像中前列腺的形状信息.结果表明,该算法可以准确地定位前列腺边界信息,与医生手动标记的前列腺轮廓相比,平均绝对距离仅为1.559 6 mm,戴斯相似度系数最高可达93.88%.利用超声图像的聚类表示图可以获得更加精确的前列腺轮廓信息,可用于海扶高聚焦超声(HIFU)手术中的精准导航.     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要.另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在.基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量.之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类.     

基于SAR图像滤波的小波模糊聚类算法

针对合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波模糊聚类算法的去噪方法.该方法把信号和噪声的小波系数的分割看为一个两类模式分类问题.通过将小波系数幅值和高频子图像中的边缘信息作为聚类特征进行噪声系数分离,实现了精确分离小波系数,滤除相干斑噪声的目的.该算法不需要选择阈值和了解噪声的先验知识,有较强的数据自组织能力.实验结果表明,二维聚类滤波的信噪比提高了近8%,图像显示效果也得到了明显改善.     

模糊聚类的侧扫声纳图像分割算法

针对侧扫声纳图像的特点,利用二维经验模态分解（BEMD）将图像分解成若干固有模态函数（IMF）和1个余量.分析了侧扫声纳图像背景区的图像频率特征,通过增强目标和阴影的特征信息降低噪声的影响.提取图像的高斯马尔可夫纹理（GMRF）,用来表达图像像素点间的空间关系,以减少图像的误分割.利用BEMD和GMRF改进模糊C均值聚类算法,提出了新的聚类准则和距离函数,形成一种新的模糊聚类算法.利用该算法对不同的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他典型的聚类算法的分割结果进行比较,验证了该算法的抗噪性和准确性.     

一种基于模糊核聚类算法的图像分类方法

聚类分析是数据分析的一个重要方法.通过引用核函数,将核方法应用到模糊C均值(Fuzzy c-Means,FCM)算法中,优化FCM算法的目标函数,使样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,不仅改善了聚类效果,而且增强了算法对噪声的鲁棒性.在真实样本集上进行了仿真实验,分类结果证实了该算法的有效性和普适性,因而是一种较为简单和实用的图像分类方法.     

基于Relieft特征加权的C均值聚类算法的研究和改进

图像分割是图像处理到图像分析的最关键步骤.首先,研究C均值的聚类算法并阐述与其相关的概念,分析该聚类方法的基本原理和聚类准则.然后,针对该算法的优缺点以及存在的不足之处,对C均值聚类算法进行改进,将Relieft技术引进,由于图像分割时涉及众多特征,改进算法的核心就在于特征提取时进行加权处理,最终设计出有效的、鲁棒性好的彩色图像分割的流程.最后,通过大量的实验,将改进前后的C均值图像分割算法的分割结果进行比较,改进后的聚类算法能够实现更加优秀的图像分割结果;通过将实验对象置于不同的环境下的实验数据的统计,可以验证改进后分割算法的鲁棒性更好.     

基于FCM算法的有色涤纶纤维混合比测定及影响因素分析

为解决色纺纱生产中测配色存在的准确性不足和耗时问题,基于模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法测定有色涤纶纤维混色样品中各有色纤维的比例,以提高配色效率.用扫描仪采集样品图像,再利用FCM算法在LAB颜色空间中对图像进行聚类分析,通过统计聚类分析结果中各彩色像素的百分比间接得到配色比例,并讨论聚类中心...     

具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.     

基于粒子群的K均值聚类算法在电信客户细分中的应用

在K均值算法中, 对于随机的初始值选取可能会导致不同的聚类结果,甚至存在着无解的情况;还有该算法是基于梯度下降的算法,因此不可避免地常常陷入局部极优.针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法--基于粒子群的K均值聚类算法,理论分析和实验表明该算法有较好的全局收敛性,能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,采用改进后聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,聚类结果分析更合理清晰,更便于对不同群组采取不同的经营策略,为管理者提供了合理的决策支持.     

基于K-means聚类的纺织品印花图像区域分割

对纺织品彩色印花图像进行颜色区域分割.将彩色纺织品印花图像转换到CIEL*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*争b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对彩色纺织品印花图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE L*a*b空间使用K-means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.     

图像分割的EMKPFC算法

现有基于模糊聚类的图像分割算法对噪声敏感,不能妥善地处理图像的灰度特征与邻域像素之间关系.针对该问题,在可能性聚类的基础上融入多核聚类思想,提出了图像分割的EMKPFC算法(Enhanced Multiple Kernel Possibilistic Fuzzy C-means algorithms).该算法可以有效地利用模糊聚类方法以及可能性聚类算法的优点.进一步地,该算法能够规避普通核算法对于核函数选择的不确定性,增加了算法的抗变换性;对于挑选的多种核函数,凭借权重组合能够满足不同图像对于各种核函数的偏好需求,计算出最佳匹配的权重值.在没有任何先验的情况下,不仅可以进行准确的划分,而且还可以做到划分非线性团状样本.通过对于人造图像、真实图像和医学图像的实验结果表明,所提算法比其他相关基于模糊聚类的图像分割算法都具有更好的效果.     

一种柴油机燃油系统故障诊断的新方法

提出一种基于小波变换和模糊C-均值聚类分析的柴油机燃油系统故障诊断方法.对测得的柴油机高压油管压力波形进行小波变换,提取了反映故障状态的5个特征参数.给出了模糊C-均值聚类算法的原理及一般步骤,指出用划分系数、划分熵和分离系数可以评价模糊聚类的有效性.利用模糊C-均值聚类算法建立标准故障特征模式,通过待识样本与标准模式的贴近度计算和比较,可以完成故障模式的模式识别.该方法应用于柴油机燃油系统的典型故障诊断中,测试表明采用小波分析和模糊C-均值聚类分析后,提高了判别故障的准确性.