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。     

基于改进的FCM聚类算法的图像分割

本文从利用空间信息的角度进行了研究,从邻域距离约束的角度出发,提出一个新的聚类目标函数,得到基于邻域距离约束的FCM图像分割算法。将该算法用于人工图像和实际图像的分割实验,实验结果表明了该算法的有效性以及对噪声的鲁棒性。     

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。     

基于二维直方图的快速FCM图像分割

模糊聚类方法广泛应用于图像分割,目前最常用的算法是将空间邻域信息作为惩罚函数用以修改聚类目标函数,虽然它有效提高了算法的抗噪性,但当数据样本大时,运算速度较慢.为解决此问题,一种利用原图像及其平滑图像的二维统计信息将图像从像素空间映射到二维直方图特征空间的方法被提出,对标准测试图像和真实脑部CT图像的实验表明,该算法在不影响分割效果的前提下快速地对含噪图像进行分割,有效提高了运算效率.     

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.     

基于马尔可夫随机场和模糊C-均值聚类的DTI图像分割算法

传统的模糊C-均值聚类(FCM)算法只考虑了图像灰度信息,未考虑图像的邻域信息,抗噪性能不够理想.为了充分利用图像空间信息,提出一种结合马尔可夫随机场(MRF)的自适应加权FCM改进算法.该算法根据局部密度判断像素在其窗口邻域范围内的离散种类,将MRF空间约束场和隶属度场的权重根据像素离散种类进行自适应变化,在消除噪声影响的同时,尽可能保留弥散张量成像(DTI)的图像细节信息.实验结果表明:该算法可以准确分割DTI图像,得到边缘清晰且细节信息保留良好的分割结果,与FCM算法以及MRF和FCM融合算法相比,其分割系数至少提高了3%,分割熵至少降低了2%,分割聚类效果得到提高,且分割系数和分割熵都不易受噪声幅度的影响.     

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.     

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.     

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.