基于混沌粒子群和模糊聚类的图像分割算法*

模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种结合模糊集合概念和无监督聚类的图像分割技术,适合灰度图像中存在着模糊和不确定的特点;但该算法受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响,易陷入局部极小.利用混沌非线性动力学具有遍历性、随机性等特点,结合粒子群的寻优特性,提出了一种基于混沌粒子群模糊C-均值聚类(CPSO-FCM)的图像分割算法.实验证明,该方法不仅具有防止粒子因停顿而收敛到局部极值的能力,而且具有更快的收敛速度和更高的分割精度.     

基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法（PSO）与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割

根据粒子群优化算法（PSO）强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类（FCM）的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。     

改进的粒子群模糊聚类算法

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。     

改进的快速模糊聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法用于图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但是存在计算量大、运算速度慢、抗噪能力差等问题,为解决上述问题提出了一种改进的快速FCM算法(FFCM),方法将空间信息融入到标准FCM算法中,将图像从像素空间映射到其厌度直方图特征空间,实现了快速聚类,然后在快速聚类的基础上,充分利用像素的邻域特性,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,对隶属度函数做一定改进.实验结果表明,既能快速有效地分割图像,又具有较好地抗噪能力.     

基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.     

混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

A sonar image segmentation algorithm based on quantum-inspired particle swarm optimization and fuzzy clustering

Neural Computing and Applications - The underwater sonar image has the characteristics of complex background and heavy noise pollution. By using multi-bit quantum system to encode particles, a new...     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题.为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心:由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度.实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割.     

一种改进的基于粒子群的聚类算法

针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的基于粒子群的聚类算法.该算法结合基于密度和最大最小距离法来确定初始聚类中心,解决K-means对初始值敏感的问题;利用粒子群算法全局寻优能力强的优点,避免K-means陷入局部最优.通过对样本集各维属性的规范化处理,惯性权值采用凹函数递减,计算相异度矩阵,引入用群体适应度方差,进一步优化混合算法.实验结果表明,该算法具有更高的准确率和更强的收敛能力.     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类彩色图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题。为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心。由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度。实验表明,这种方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割。     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

改进的粒子群模糊聚类方法

针对基于粒子群的模糊聚类算法以隶属度编码时对噪音敏感,以及处理样本数小于样本维数的数据集效果较差等问题,通过改进其中的模糊聚类约束方法,提出一种改进的基于粒子群的模糊聚类方法.当样本对各类的隶属度之和不为1时,新方法在粒子群优化得出的隶属度基础上,根据样本与各类之间的距离对隶属度进一步分配,以使隶属度满足模糊聚类约束条件.新方法显著地改善了在隶属度编码下使用粒子群进行模糊聚类的效果,并通过典型的数据集进行了验证.     

基于PSO_KFCM的医学图像分割

在核模糊聚类算法(KFCM)的基础上,提出了一种新的PSO KFCM聚类算法.新算法利用高斯核函数,把输入空间的样本映射到高维特征空间,利用微粒群算法的全局搜索、快速收敛的特点,代替KFCM算法逐次迭代的过程,在特征空间中进行聚类,克服了KFCM对初始值和噪声数据敏感、易陷入局部最优的缺点.通过对医学图像进行分割,仿真实验结果表明,新算法在性能上比KFCM聚类算法有较大改进,具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛.