基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作.针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割.和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果.     

一种快速的超像素分割方法

围绕图像分割算法介绍了一种快速的超像素分割算法,传统的分割算法在算法效率,计算成本,复杂度等方面均存在问题。围绕着以上问题,进而提出了一种改进型的算法:超像素分割算法SLIC,并通过实验测试数据性能参数比对,证明了该种算法的优越性,且获得了更好的品质和更高的计算效率。     

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.     

非局部模糊C均值聚类图像分割

改进的广义模糊C均值聚类分割算法(GIFP_FCM)是一种新型的模糊聚类算法。然而,GIFP_FCM对噪声很敏感,这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题,本文提出一种新算法,即非局部自适应空间约束聚类算法(FCA_NLASC)。在该方法中,一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像,与GIFP_FCM算法比较,实验结果表明,FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平...     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

一种改进的模糊C-均值图像分割算法

图像分割是图像处理中是一个重要问题.在FCM方法的基础上,对其参数m和算法的运行速度进行改进,实验结果表明,该改进在优化算法的速度和分割效果上都有显著的提高.     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

结合形态学分水岭的模糊聚类图像分割方法

图像分割是将图像分成各具特性的区域,并将感兴趣的目标提取出来的技术,是图像分析和计算机视觉中非常重要的研究内容。根据图像单一的属性标准对图像进行分割会产生过分割的现象,不容易提取到图像中有用的信息。结合数学形态学分水岭算法先对图像进行分割,得到了对图像的初步处理结果,再利用模糊聚类方法对分水岭分割产生的图像进行后处理,使得灰度信息相同或相近的点聚合在一起,得到了较好的图形轮廓。     

基于超像素多特征融合的快速图像分割算法

为了提高高分辨率图像分割效率,解决复杂图案中待分割目标边缘附近前景与背景区分度小而造成的分割目标不完整问题,本文通过引入超像素HOG特征,提出了一种基于超像素多特征融合（superpixel multi-feature fusion,SMFF）的快速图像分割算法.首先采用目前最有效的超像素算法对待分割图像进行超像素预分割,然后提取基于超像素的HOG特征、Lab颜色特征和空间位置特征,设计基于超像素的多特征度量算法,最终采用图割理论实现了基于超像素多特征融合的快速图像分割.实验结果验证了本文算法的有效性,其算法性能接近于目前最经典图像分割算法,且本文算法的时间性能要明显优于其它对比算法.     

模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割

基于模糊分割、模糊分割子集的概念提出一种新的具有模糊选择多分氕 Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络用于解决原有选择多分辨率网络结构存在的样本子集不、误差逐层传递等总是为了便于对原有网络缺陷的分析及使新的算法更具一磐性,将Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络作为聚类分割算法的特例,从集合论的角度对聚类分割问题的基本概念及算法加以定义,将新的网络用于灰度图像分割,实验表明该方法有效地改善了分割效果。     

基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法

海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的边缘信息,采用精致Lee滤波对图像进行预处理。然后对图像进行SLIC超像素分割,再将分割后的图像进行FT区域显著性检测以及显著值相似度聚类。最后将处理后的图片二值化得到海陆分割结果。实验结果表明,本文所提海陆分割算法具有很高的处理精度以及较高的处理效率。     

融合空间模糊C-均值聚类的纱线疵点检测算法

为了精确评价纱线疵点的种类与个数,提出了一种融合空间模糊C均值(FCM)聚类的纱线疵点检测算法.首先利用融合空间FCM聚类算法提取纱线条干;然后对纱线条干进行形态学开运算处理,以获取精确的纱线条干,并利用条干上下边缘点之间的像素个数计算纱线的直径与平均直径;最后根据纱线疵点标准判定纱线疵点的种类与个数.为了验证本算法的...     

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Gibbs随机场与模糊C均值聚类的图像分割新算法

模拟C均值聚类(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛用于图像的自动分割.由于传统的FCM算法进行图像分割仅利用了灰度信息,而没有考虑象素的空间位置信息,因而分割模型是不完整的,造成传统FCM算法只适用于分割噪声含量很低的图像.为了克服传统FCM算法的局限性,本文利用Gibbs随机场所描述的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,提出拒纳度的概念,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,继而提出基于Gibbs随机场与模糊C平均聚类的GFCM图像分割新算法.实验证明,利用本文所提GFCM算法可以有效地分割含噪声图像.