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K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。 相似文献
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K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。 相似文献
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针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均... 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高图像分割的质量和效率,同时,针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)容易陷于局部最优和K-均值算法对初始聚类中心敏感的问题,本文将PSO和K-均值算法相结合,提出一种通过调整惯性权重和学习因子的优化算法。首先,对图像进行去噪预处理,并将处理后的颜色图像转换到HSV空间,以提高色彩质量。然后,改进粒子群算法中的惯性权重和学习因子公式及参数,避免陷入局部最优。最后,根据粒子的适应度切换到K-均值算法执行局部搜索,使聚类中心不断更新实现快速收敛。实验结果表明,在图像分割的过程中,改进的算法具有全局搜索能力强的优点,能够实现更快的收敛速度和更高的分割精度。 相似文献
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图像分割是图像理解和计算机视觉的重要内容.针对单核SVM在进行图像分割过程中不能兼顾分割精度高和泛化性能好的问题,提出一种基于K均值聚类和优化多核SVM的图像分割算法.该算法首先运用K均值聚类算法自动选取训练样本,然后提取其颜色特征和纹理特征作为训练样本的特征属性,并使用其对构造的多核SVM分割模型进行训练,最后用粒子群优化算法对多核核参数、惩罚因子以及核权重系数联合寻优,使生成的多核SVM具有更好的分割性能.实验结果表明,本文方法在有效提取图像目标细节的同时,获得了更高的分割精度,与基于单核的SVM分割模型相比,具有更强的泛化能力. 相似文献
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基于混沌粒子群和模糊聚类的图像分割算法* 总被引:1,自引:2,他引:1
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. 相似文献
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基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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提出了一种改进的K均值聚类图像分割方法。针对彩色图像的像素特征,利用Ohta等人的研究成果,选取能有效表示彩色像素特征的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量,用来替代经典K均值聚类图像分割中的灰度.大大降低了运算量。基于粗糙集理论的算法,求出初始聚类个数与均值。选用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离,应用改进的K均值聚类算法对样本数据进行聚类,从而实现对彩色图像的快速自动分割。实验表明,该图像分割算法可有效提高图像分类的精度和准确度,并且运算代价小.收敛速度快。 相似文献
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提出一种新的图象分类算法椈谖⒘H旱腒均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法. 相似文献
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针对传统K均值聚类算法在彩色图像分割中受K值和初始聚类中心影响较大等问题。在基于图像子块划分的基础上给出了一种k值和初始聚类中心确定方法,并用区域生长算法对聚类后的子块进行块后处理,利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。 相似文献
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基于SOM神经网和K-均值算法的图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于SOM神经网络和K-均值的图像分割算法。SOM网络将多维数据映射到低维规则网格中,可以有效地用于大型数据的挖掘;而K-均值是一种动态聚类算法,适用于中小型数据的聚类。文中算法利用SOM网络将具有相似特征的象素S点映射到一个2-D神经网上,再根据神经元间的相似性,利用K-均值算法将神经元聚类。文中将该算法用于彩色图像的分割,并给出了经SOM神经网初聚类后,不同K值下神经元聚类对图像分割的结果及与单纯K-均值分割图像进行对比。 相似文献
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蔡志华 《计算机与数字工程》2013,41(8)
为克服K均值聚类算法大幅图像分割时运算代价太大、耗时长等问题,论文在K均值聚类算法的基础上,结合块矩阵、查找表技术提出了一种快速彩色图像分割方法.对大量彩色图像的分割实验表明,新算法比传统的K均值聚类算法快了一个数量级,并且该算法产生了较好的分割结果. 相似文献
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基于粗糙集的K-均值聚类图象分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,该文结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图象分割的方法。将原图象按等价关系进行划分,基于属性约简的概念对不同区域按照不可分辨关系分类。分割结果表明,该文方法是一种有效的图象分割方法,具有良好的鲁棒性。 相似文献