快速空间邻域信息的中智模糊聚类分割算法

为了克服传统的模糊C-均值聚类算法抗噪性能差的局限性,在中智模糊聚类基础上提出了一种新的基于邻域信息的中智模糊聚类图像分割算法.将中智集合引入模糊C-均值聚类算法,转化为一个优化问题.通过建立局部邻域信息约束的函数考虑像素之间的相互联系进行图像分割.通过对灰度图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试,其测试结果表明,该算法得到的图像分割结果更稳定、边界更平滑且具有较强的噪声抑制能力.     

基于自适应正则化的核模糊C-均值聚类图像分割

模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬聚类中的0或1的二值逻辑。模糊C-均值聚类算法是模糊聚类中的一种经典算法,如果样本空间是非线性可聚的,该聚类不能效果就不理想。而核模糊C-均值聚类利用特征映射很好解决了这个问题。最后用正则化参数来提高分割的鲁棒性和提高图像的细节。提出了加权图像,并采用高斯径向基函数。     

基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类算法对噪声鲁棒性差的问题,提出一种基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法。将区域级信息加入FCM目标函数中,并用核度量方法代替传统欧氏距离,计算区域级空间信息与聚类中心的距离,提高算法对噪声的鲁棒性;用原始图像与区域级空间信息的绝对差的倒数和其本身约束原始图像和区域信息项,实现约束项参数的自适应选择;利用连通分量滤波,消除聚类结果中出现的过分割现象,提高分割精度。含噪合成图像和彩色图像实验表明,所提算法在模糊分割系数、模糊分割熵、分割精确度、平均交互比和归一化互信息等方面均优于其他几种聚类算法。     

结合图像灰度信息和空间信息的有意义区域分割

本文提出了一种应用图像灰度信息和空间信息的分割方法.首先利用快速的优化分水岭算法将图像分成多个小区域;其次,计算每一个小区域的特性参数,并确定各个区域之间的拓扑关系;最后用模糊C-均值聚类算法根据区域的灰度特性及空间特性进行归类,获取最终的分割结果.结果显示,该方法与阈值化模糊C-均值聚类算法相比,分割结果更加有意义,而且速度也有极大地提高.     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法.首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数.含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法.     

一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法

针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。     

基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.     

可能性模糊C-均值聚类新算法

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究

现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法。首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了一种利用邻域空间信息的核化模糊熵聚类的新目标函数,然后提出一种基于改进粒子群优化的新算法,最后通过最优化目标函数对MRI图像的白质、灰质和脑脊液进行分割。选取蒙特利尔神经学研究所数据库中的MRI脑图像,将所提出的算法与现有的几种聚类分割算法进行比较,仿真实验结果表明,所提出算法能够解决模糊聚类对噪声和初始化敏感的问题,实现了对高噪声MRI图像的精确分割。     

基于改进Lazy Snapping算法的红外图像分割方法研究

针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法。对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函数的最小值并使分割效率得以提升,减少了图像存在的过分割现象,使Lazy Snapping算法由交互式算法变为非交互式算法,实现了红外图像的自动分割,提高了Lazy Snapping算法的实时性。通过对各类不同红外图像进行分割实验,再与其他分割方法进行性能评价比较,结果表明改进的算法具有良好的分割效果及较强的鲁棒性。     

融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法

为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

一种二型模糊可能性聚类红外图像分割算法

提出了一种新的基于二型模糊可能性聚类的红外图像分割算法。针对受概率约束的模糊聚类算法和不受概率约束的可能性聚类算法在红外图像分割时存在的问题,采用二型模糊系统融合两种分割算法的隶属度函数,将隶属度函数看作一个区间型分布,而不是单独采用两种算法输出的确定模糊值。这种处理方式不但能有效抑制噪声及野值,而且能有效防止红外图像的过分割。实验仿真结果表明,该算法较传统聚类算法能获得更好的分割效果,可有效抑制噪声对目标区域分割的干扰。     

可变类谱聚类遥感影像分割

为实现遥感影像分割中类别数的准确、自动判别,提出了一种可变类谱聚类算法.根据影像的相似图构建权值矩阵和标准Laplacians矩阵,计算Laplacians矩阵较小特征值对应的特征向量生成特征向量矩阵,并视其与像素对应的向量行为像素特征点集;研究Laplacians矩阵处于不同（近似）块对角结构时类属同一目标类像素特征点的聚集性,定义聚类度指标,计算不同分割类别数对应聚类度;选择聚类度将发生最后一次较大跳变时的分割类别数作为算法估计类别数,并采用FCM（Fuzzy C-Means）算法划分该类别数对应像素特征点集实现影像分割.分别采用提出算法和基于特征间隙的算法分割合成及真实遥感影像.实验结果表明提出算法可准确地判别影像类别数.     

融合混沌优化和改进模糊聚类的图像分割算法

基于邻域广义模糊聚类算法能够分割含噪声灰度图像,但是如果图像灰度分布不均衡或者起始的聚类中心设置不合适仍会导致该算法分割失败,为此,提出一种基于混沌优化和改进模糊聚类算法相融合的图像分割算法.首先,将每一类的隶属度之和引入基于邻域广义模糊聚类算法的目标函数中,从而能够均衡较大类和较小类对目标函数的贡献.其次,以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出相应的隶属度和聚类中心.再次,将混沌优化和改进模糊聚类算法联合得到最优解,即最合适的聚类中心,细节上,每一代的聚类中心分别由混沌系统和改进模糊聚类算法两种路径产生,具有较小目标函数的聚类中心进入下一个迭代进程.最后,利用具有不平衡特性的无损检测图像进行实验,结果表明本文算法具有更高的分割准确率和更好的视觉效果.     

基于可变类FCM算法的多光谱遥感影像分割

为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy, PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。     

核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法

为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。     

Enhanced kernel-based fuzzy local information clustering integrating neighborhood membership

To enhance the segmentation performance and robustness of kernel weighted fuzzy local information C-means (KWFLICM) clustering for image segmentation in the presence of high noise, an improved KWFLICM algorithm aggregating neighborhood membership information is proposed. This algorithm firstly constructs a linear weighted membership function by combining the membership degrees of current pixel and its neighborhood pixels. Then it is normalized to meet the constraint that the sum of membership degree of pixel belonging to different classes is 1. In the end, normalized membership is used to update the clustering centers of KWFLICM algorithm. Experimental results show that the proposed adaptive KWFLICM ( AKWFLICM) algorithm outperforms existing state of the art fuzzy clustering-related segmentation algorithms for image with high noise.