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.     

基于改进的模糊c均值聚类水凝胶图像分割

基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差和形状差异且其直方图有明显双峰的特性,提出一种改进的模糊c均值聚类和数学形态学相结合的算法,将目标图像有效地分割出来.首先依据像素邻域间的约束属性以及二维直方图对角线元素含有稳定图像信息的特点,在模糊c均值聚类算法基础上对聚类目标函数进行改进,并将二维直方图对角函数引入隶属度函数中,最终将目标区域有效地分割出来.实验结果表明:该方法具有识别精度高、计算量小、去噪能力强的特点.     

基于HMRF的半监督中智聚类算法

针对中智C-均值聚类算法抗噪能力弱的问题,提出基于隐马尔科夫随机场的半监督中智聚类分割算法.利用隐马尔科夫随机场模型的先验信息描述图像像素邻域关系,将其与隶属度相结合作为监督因子,嵌入现有中智聚类并构造半监督中智聚类目标函数;将欧式空间样本通过非线性变换用核函数映射至高维特征空间,增强图像的抗干扰能力;最后采用最优化方法获得隐马尔科夫随机场的半监督核空间中智聚类分割的迭代表达式.对灰度图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试,以验证算法性能.测试结果表明:所建立的分割算法相比基于隐马尔科夫随机场的模糊C-均值聚类等分割算法的抗噪性能有了显著提高.     

基于区域增长迭代算法的SAR海冰图像分割

针对SAR图像分割仅考虑像素本身灰度值而不考虑空间特征的阈值法和聚类方法中存在图像有噪或边界模糊问题,提出一种基于区域增长迭代算法的SAll．海冰图像分水岭分割。在整个处理过程中保持对分割的细化并同时以迭代方式产生语义类标记。迭代算法的初始阶段应用K均值聚类法在二维特征空间中进行分割;迭代阶段包括Gibbs采样、自相关函数最小化和区域合并。自相关函数锐度指数最小化使图像更清晰。真实SAR图像的实验结果表明该算法的快速性和有效性,同时保留目标的细节信息。     

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.     

基于二维最小二乘回归的子空间分割

现实中有很多样本数据是二维的,且多数聚类方法需将二维样本数据向量化,从而导致二维数据的内部几何信息丢失.针对这一问题,提出二维最小二乘回归子空间分割方法直接对二维数据进行聚类,将一维最小二乘回归子空间分割方法推广到二维,使得原始数据的结构信息得以保留.在人脸数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,结果表明该方法是有效的.     

一种基于Markov随机场的FCM图像分割方法

针对传统的模糊c均值聚类(fuzzy c-means,FCM)图像分割算法只考虑各像素自身的灰度信息而忽略其空间位置关系、去噪能力较差且计算冗杂的问题,提出一种基于Markov随机场的FCM图像分割方法.该算法以FCM算法为基础,采用Markov随机场来描述图像中像素间的邻域关系,并对聚类目标函数进行改进.实验结果表明,该算法分割效果好,效率高,去噪能力强,实时性好.     

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

基于小波变换与FCM的甲骨文字图像分割

针对传统FCM(模糊C均值)聚类算法及改进算法无法对背景有大片点状、片状斑纹以及字迹模糊的甲骨文字图像进行有效分割的情况,提出了一种基于二进小波变换与FCM聚类算法的甲骨文字图像分割算法.首先,采用二进小波变换模极大值点对甲骨文字图像进行边缘检测;然后,充分利用二进小波变换模极大值中的边缘信息,从而进一步修改FCM聚类算法中的隶属度函数.将实验结果与传统的FCM聚类算法及改进算法进行比较,证明了该算法能更有效地分割甲骨文字图像,具有更高的正确分割率.     

基于空间邻域信息的FCM图像分割算法

提出一种基于空间邻域信息的FCM图像分割算法,该方法将目标函数中的距离定义为特征距离与空间距离之和,不仅反映特征距离,而且反映空间距离.将空间信息引入到传统FCM算法的目标函数中,建立了包含邻域信息的新的聚类目标函数,实现图像的分割.实验结果表明,新算法能够获得较好的分割效果和质量,同时具有较强的抑制噪声的能力.