基于新的遗传算法的模糊C均值聚类用于遥感图像分割

标准FCM对噪声十分敏感,并且依赖于初始聚类中心选择,算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解。针对此问题提出一种基于猴王遗传算法的改进的FCM算法.猴王遗传算法是一种新颖的全局优化搜索算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。本文首次将猴王遗传算法（MKGA）与结合空间领域信息的FCM相结合,利用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用猴王遗传算法搜索全局最优解,代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题。在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割。实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力。     

多时相遥感影像变化检测算法研究

本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。     

基于灰色关联分析与RBF的图像分割算法

传统基于灰色关联分析的图像分割算法存在很多错分、漏分的情况。为此,提出一种基于灰色关联分析和径向基函数(RBF)网络的分割算法。采用量子遗传算法对RBF网络进行优化,通过灰色关联分析提取待处理图像的边缘信息,识别噪声点与非噪声点,以此作为优化后RBF网络的输入,利用该网络良好的逼近能力纠正错分和漏分像素点。实验结果证明,与传统算法相比,该算法的分割效果更优,且能进一步提高抗噪性能。     

改进的FKCN与局部信息相结合的图像分割

FKCN在分割图像时存在速度慢,对噪声比较敏感等问题。对FKCN进行改进,提出了快速的FKCN与图像局部信息相结合的遥感图像分割算法,将图像的空间信息和像素信息引入到改进的FKCN图像分割算法中,从而提高了FKCN的分割速度而且还增强了抗噪性能。实验结果表明,该算法显示了很好的分割效果和较强的抗噪性能。     

基于改进的Otsu算法的遥感图像阈值分割

传统的Otsu算法仅仅适用于目标与背景分布均匀的图像,在处理遥感图像时具有一定的局限性。本文在分析传统的Otsu算法原理的基础上,结合遥感图像灰度级多、信息量大和边界模糊的实际情况,提出了一种改进的Otsu算法,用图像的方差信息代替均值信息计算最佳的分割阈值,实现遥感图像阈值分割。实验仿真结果表明,与传统的Otsu算法以及其它的一些改进的Otsu算法相比,本文算法具有明显的优越性。     

一种新的含噪遥感图像Otsu分割算法研究

Otsu（最大类间方差）是经典的非参数、无监督、自动获取最佳阈值的最优图像分割方法。但是,在用于含噪图像的分割时,Otsu方法并不能取得理想的分割效果。针对这一问题,本文在Otsu分割方法的基础上,给出了一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法首先用小波包对含噪图像进行全局阈值的去噪处理,然后利用局部加权回归对图像像素逐一估计去噪,得到去噪后的图像,之后采用Otsu方法对估计图像分割。仿真实验表明：该算法不仅计算量小,具有良好的抗噪能力,而且获得了较好的分割效果。     

基于GLCM和EM算法的纹理图像分割

基于纹理图像的特征,提出了基于灰度共生矩阵（GLCM）和快速极大似然估计（EM）算法相结合的纹理图像分割新算法,为了获得较好的纹理图像分割结果该算法采用灰度共生矩阵的三个常用特征并在四个方向上求平均,从而克服了方向的影响。采用欧式距离度量函数求得两特征向量的距离。通过用改进EM算法对距离矩阵进行聚类,得到纹理图像的初始分割结果,最后用形态学的方法实现对纹理图像边界的精确定位。     

基于最小类内方差优化算法的遥感图像分割

为有效提高最小类内方差算法在遥感图像分割中的实时性,在分析最小类内方差算法和k-均值聚类算法原理的基础上,证明两者判别准则函数的等效性,利用k-均值聚类算法的高效性对最小类内方差算法进行优化。实验结果表明,优化的最小类内方差算法搜索空间小,获取阈值速度快,具有较强的实时性。     

基于混沌量子遗传改进的模糊C均值聚类算法

针对标准FCM对噪声和初值敏感的问题,提出一种基于实数编码混沌量子遗传算法(RCQGA)的改进的加入空间信息的FCM算法。该算法在解空间内将实数染色体通过反向变换映射到量子位,采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法对实数染色体进行演化搜索。将RCQGA与结合空间邻域信息的FCM相结合,用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用混沌量子遗传算法搜索全局最优解,代替传统FCM的基于梯度下降的迭代爬山过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题,并在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割。实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力。     

彩色图像边沿色彩补偿检测方法

针对彩色图像边沿提取处理时,不能套用比较简单而成熟的黑白图像处理方法,本文提出的应用ＯＨＴＡＫ－Ｌ变换,将通常的（Ｒ,Ｇ,Ｂ）彩色空间转换为彩色特征（Ｉ２、Ｉ２、Ｉ３）空间,然后在（Ｉ２,Ｉ２,Ｉ３）空间进行灰度边缘分析,并以Ｉ１为主进行色彩边缘补偿,即可得到清晰且细致的边沿轮廓图。与彩色图像直接边沿提取及改变调色板变为黑白灰度图像后进行边沿提取比较,效果令是满意的。