一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

基于动态加权模糊核聚类算法的医学图像分割新方法

采用动态加权的模糊核聚类算法对CT医学图像进行分割.该算法对模糊核聚类算法中的特征向量进行动态加权,以自动削弱噪声特征向量在聚类中的作用,这样可以减小噪声对图像分割的干扰.实验结果表明,采用该种新算法对CT图像分割后,可以获得更清晰的分割图像.     

基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.     

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.     

基于图像直方图与模糊核聚类的分割方法

利用图像直方图与模糊核聚类知识,提出一种新的分割方法,即先获取直方图数据信息结合期望值理论获得初始聚类中心,然后对图像进行模糊核聚类分割.本算法可以解决模糊核聚类算法对初始的聚类中心等信息较敏感的问题.实验结果表明,与标准的模糊C-均值(FCM)聚类分割方法相比,具有更优越的分割性能,分割结果与实际图像更为接近.     

基于SLIC和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割算法

针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割方法.首先,采用各向异性滤波去除脑肿瘤MRI图像中的噪声,并运用SLIC算法对图像进行预分割;其次,对预分割图像使用粒子群算法初始化聚类中心;最后,将传统核模糊C均值聚...     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

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。     

一种改进的分水岭算法在彩色图像分割中的应用

针对分水岭变换算法在图像分割中容易产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类算法相结合的彩色图像分割算法。该算法的优点是解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了模糊C均值聚类算法初始值难以确定的问题。实验结果表明,改进后的算法可以快速准确地分割出目标,因而能够很好地应用于自动分割系统中。     

改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割

针对传统模糊均值聚类算法存在的问题, 提出一种改进遗传算法优化模糊均值聚类中心的图像分割算法. 首先在标准遗传算法的交叉操作中引入方向因子, 使参与交叉的个体向最佳个体靠近, 加快算法的收敛速度, 并通过增强群体间的信息共享机制提高算法的全局搜索能力, 避免了早熟收敛, 改善了全局解的精度; 然后采用改进遗传算法选择模糊均值聚类算法的初始聚类中心, 实现图像分割; 最后采用仿真实验测试算法性能. 实验结果表明, 相对于传统模糊均值聚类算法及其他图像分割算法, 本文算法在分割正确率、 分割速度及鲁棒性上均更优.     

基于模糊核聚类的肝脏MRI肿瘤提取方法

针对肝部图像特点,在传统模糊核算法中引进邻域像素的空间信息,提出灰度和空间信息相结合的特征加权核聚类方法.该方法在核聚类过程中利用分割熵作为高斯演化策略的适应度函数对灰度和空间信息的权重进行优化,从而达到肿瘤提取的目的.本方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行实验,结果表明该方法对肝脏MRI肿瘤提取的有效性.     

基于核模糊C均值的异常检测方法

探索聚类方法在异常检测中的应用,提出了一种基于核的模糊C均值的异常检测方法.该方法使用核的模糊C均值对网络数据进行聚类,并使用基于簇内距离的判断规则对聚类结果进行标定,从而识别出攻击.使用KDD CUP1999数据集进行实验,结果表明本文表现出了高检测率和低误报率的良好性能.     

PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法*

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy c-means clustering algorithm, PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊c聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

一种模糊核聚类的彩色图像量化算法

提出了一种基于模糊核聚类的彩色图像量化算法。首先用中位切割算法对图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定初始聚类中心,最后结合模糊核聚类方法对Munsell空间的每个像素进行聚类以实现对颜色的修改,从而完成图像的量化。仿真结果表明:所提算法在量化数目相同的情况下,量化效果明显优于中位切割算法和模糊C均值算法。     

基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法

针对分类型属性数据的聚类问题．将核方法的思想推广到快速、高效率的模糊c-均值算法,构造了基于核函数的模糊核c-均值聚类算法．该算法通过使用经验核矩阵充分利用了数据间的“相异性”信息,并且避免了模糊k-modes算法中每次迭代均要直接计算类中心的缺点,提高了聚类的精确度和稳定性．同时该算法对模式(类中心)的初始值选择不敏感．时实际的线性可分的和线性不可分的分类型属性数据集的仿真实验证明了该算法的有效性．     

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题,提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法.该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息,解决了传统FCM对噪声敏感的问题,增强了算法的鲁棒性.实验结果表明,对于添加5%Gauss噪声的图像,该算法可实现有效分割,分割效果显著优于传统FCM算法.