高效的彩色图像塔形模糊聚类分割方法

这里提出了一种高效的基于模糊c均值(FCM)聚类的彩色图像分割方法,它利用塔形数据结构对彩色图像进行多层分割。通过对一个彩色图像的分割处理,结果表明,文中所用方法的计算时间仅是用FCM聚类算法而不用塔形进行分割下所需计算时间的十三分之一。     

基于颜色重心和k-means的彩色图像聚类分割算法

图像分割是图像分析的关键步骤,实现彩色图像的快速有效分割是图像处理研究的重点和难点。针对彩色图像分割,介绍一种基于颜色重心和改进的k-means算法相结合的分割方法。实验结果表明,该聚类分割算法计算简单,迭代收敛速度快,能在彩色图像上取得好的聚类分割效果。     

基于S、V分量的模糊C均值彩色图像分割算法

针对彩色图像的分割问题,提出一种快速有效的彩色图像分割算法。基于彩色图像的HSV颜色空间,应用快速模糊C均值聚类算法,对彩色图像的S、V颜色分量进行聚类,综合考虑图像中目标彩色个数与得到的聚类中心完成对彩色图像的分割。实验结果表明,与其他彩色图像分割算法相比,本文算法可以准确地分割目标区域颜色不同的彩色图像,背景信息保留较少,运算速度受图像尺寸影响较小,可以得到理想的彩色图像分割结果。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于中智模糊聚类的彩色图像鲁棒分割算法

为了提高噪声干扰彩色图像分割的鲁棒性,给出一种基于中智模糊聚类的彩色图像改进分割算法。将像素空间邻域信息嵌入现有的中智模糊C-均值聚类目标函数,利用马氏距离代替欧氏距离,度量中智模糊聚类中样本与聚类中心之间的差异程度,获得适合彩色图像分割的模糊聚类目标函数,并采用拉格朗日乘子法获取隶属度和聚类中心的迭代求解表达式。对彩色图像添加高斯噪声和椒盐噪声,图像分割测试结果表明,所给算法相比模糊C-均值聚类算法和基于马氏距离的中智模糊聚类算法有更强的鲁棒性。     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

一种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法

提出了1种基于自组织神经网络的彩色图像分割方法．它首先在空间-颜色联合域内利用自组织神经网络对图像进行聚类，再结合区域生长的方法和区域邻接列表，对图像中的相似颜色区域进行合并，并去除像素数量较少的小区域，从而得到最后的分割结果．在聚类后的图像上进行分割，可以较好的把1个物体对象只表示为1个或少数几个分割区域，明显减少对象物数目，较好地克暇了传统区域生长方法的过分割问题。     

基于多方法融合的非监督彩色图像分割

针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。     

嵌入邻域像素的彩色图像鲁棒聚类分割算法

为提高彩色图像模糊聚类分割算法的抗噪性,给出一种嵌入像素邻域信息的彩色图像鲁棒聚类分割算法。为适合彩色图像分割,以协方差马氏距离代替模糊C均值聚类算法目标函数中的平方欧氏距离;将样本协方差矩阵行列式作为正则项融入聚类目标函数,以增强算法普适性;将邻域像素滤波信息嵌入聚类目标函数,以改善聚类算法的抗噪性能。针对噪声干扰彩色图像的分割测试结果表明,所给分割算法抗噪鲁棒性良好。     

彩色图像鲁棒聚类分割快速算法

给出一种具有鲁棒性的彩色图像聚类分割快速算法,以改善基于马氏距离聚类分割算法(MFCM)的实时性和抗噪性。利用彩色图像红、绿、蓝3通道分量构造三维直方图,统计出现频次不为零的灰度级组数目,用于取代像素值进行聚类。将图像像素邻域均值嵌入MFCM算法的目标函数,采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解表达式,可得相应图像分割聚类算法。随机选取伯克利标准图像库中3幅彩色图像,添加不同强度的高斯噪声,进行分割测试。实验结果表明,改进算法对噪声图像的分割具有一定鲁棒性,对无噪声彩色图像分割相比MFCM算法具有更高执行效率。