基于改进犹豫模糊C-均值的图像分割

犹豫模糊C-均值(hesitant fuzzy C-means, HFCM)聚类算法在一定程度上处理了图像中不同像素块之间的不确定性, 但由于其目标函数中不包含任何局部空间信息, 因此对噪声比较敏感, 当噪声较大时无法获得较好的分割精度. 针对上述问题, 提出了一种改进犹豫模糊C-均值(improved hesitant fuzzy C-means, IHFCM)的图像分割方法. 首先给出了犹豫模糊元(hesitant fuzzy element)的补齐方法, 然后提出了犹豫模糊元之间的相似性度量, 利用犹豫模糊元之间的相似性度量构造了新颖的模糊因子融合到HFCM的目标函数中, 新的模糊因子不仅考虑了局部窗口中的空间信息而且考虑了像素间的相似性, 平衡噪声带来的影响且保留了图像细节. 最后, 在合成图像、BSDS500数据集图像以及自然图像上的分割实验结果表明, 所提出的IHFCM算法对噪声有良好的鲁棒性, 提升了分割精度.     

基于均值漂移与空间信息的导向模糊C均值遥感图像分割算法

作为图像数据结构分割的重要工具,模糊C均值已被广泛应用于计算机视觉领域。然而模糊C均值在图像分割过程中不能有效地保留边缘和抑制噪声,往往得不到理想的分割结果。为解决这一问题,本文利用导向滤波器推导出一种新的改进模糊C均值算法。该算法的第一个创新点是其线性平移不变滤波过程,利用边缘保持平滑特性来保留分割中的边缘结构。第二个创新点是该技术通过将空间信息引入目标函数来改善对噪声的鲁棒性,空间信息通过导向滤波的平均输出获得。为了解决聚类算法中初始聚类中心问题,在图像分割过程中使用均值漂移算法选取初始聚类中心。本文方法的主要优点在于其对边缘保留和噪声具有鲁棒性,进而提高分割精度。基于合成图像和真实遥感图像的实验结果表明,与其他主流分割算法相比,该方法在分割性能方面表现出了良好的性能。     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

自适应烟花算法下多维模糊C均值彩色图像分割

针对图像分割在自然场景中,分割精度不高和细节保持不够敏感,提出一种自适应烟花算法下的多维模糊C均值彩色图像分割算法.结合动态时间弯曲思想,以邻域像素相似特点构造弯曲曲线,得到多维相似距离和新的目标函数.在自适应烟花寻优算法下,找到最优聚类中心,最终达到对图像分割效果.实验表明,该算法与同类算法相比,对彩色图像有良好的分...     

改进的模糊C-均值聚类医学图像分割算法

针对模糊C-均值聚类算法分割图像时容易产生模糊边缘的缺点,提出了一种结合图像梯度和模糊C-均值聚类的图像分割方法.该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把因模糊性而划分到目标区域的像素点与目标区域进行分离,同时利用区域增长方法找出干扰区域并删除.将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘.     

基于空间信息的直觉模糊C-均值图像分割算法

针对模糊C-均值聚类算法的单一隶属度不能充分描述图像不确定性,且聚类过程中忽略像素空间关系的问题,提出一种基于空间信息的直觉模糊C-均值算法;该算法选取3×3的模板计算邻域像素灰度均值;并引入权重项,来控制灰度信息和空间信息各自所占的比重,同时用犹豫度更新直觉模糊集的隶属度函数;对常用标准图像的仿真结果表明,该算法能更好地保留图像细节信息,得到更加理想的图像分割效果。     

全色遥感图像中城区的快速模糊分割算法

提出一种全色遥感图像中城区的快速模糊分割算法。该算法基于模糊集理论,根据贝叶斯准则建立相应的隶属函数,并分析选取城区在全色图像中有效的特征,逐步实现城区的分割。实验以SPOT-5全色图像为例,并对模糊训练的可靠性进行分析,最后与区域增长法和多尺度几何信息分割算法进行比较。实验表明,该算法简单准确快速,能够为一些重要的应用提供有效支持。     

新的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法及其应用

针对Krinidis和公茂果等提出的系列鲁棒模糊局部C-均值聚类算法存在聚类中心迭代公式缺乏严格数学理论基础的不足,于是将其聚类目标函数及其约束条件采用拉格朗日乘子法进行严格数学推导,从而获得最优解逼近的隶属度和聚类中心迭代表达式,并通过多次循环迭代实现图像聚类分割。实验结果表明,本文所建议的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法是有效的,相比现有鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法更适合复杂遥感等图像的分割需要。     

图像分割的快速模糊c均值聚类算法

提出了一种快速有效的图像模糊c-均值(FCM)聚类分割方法。该方法一方面通过特征映射减少数据量,另一方面通过调整算法的计算步骤以减少迭代过程的存储量,从而大大缩短图像分割的运行时间。应用于图像分割的实验结果表明新算法在保持原有FCM分割效果的同时大大缩短了CPU时间。     

结合SLIC和模糊聚类的遥感图像分割方法

超像素分割是目前用于遥感影像分割的研究热点,但它易产生过度分割的问题。为解决过度分割问题,提出一种简单线性迭代聚类(SLIC)结合快速FCM聚类算法(Fast fuzzy C-means,FFCM)的遥感图像分割方法。该方法首先用SLIC算法对初始影像进行预分割;然后使用FFCM对获取的超像素进行合并。本文将分形网络演化方法(FNEA)作为对比实验方法。实验结果表明,本文提出方法的分割结果与实际地物的相似度更高,抗噪性更好。提出分割方法的精度较FNEA算法相比均有所提高。研究成果可为遥感影像分割提供有效借鉴。     

一种自适应的模糊C均值聚类图像分割方法

针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像噪声的鲁棒性和分割图像区域边缘的准确性。     

基于熵增强的无监督域适应遥感图像语义分割

为了实现利用有标注源数据获得在无标注目标数据上可用的遥感图像语义分割模型,提出了一种基于熵增强的域适应端到端语义分割方法.首先,为了充分利用遥感图像多尺度信息并且减少域之间传感器分辨率带来的域偏移,采用空洞空间金字塔池化模块作为分类器;其次,为了使无标注的目标域类别正确对应,使用了两个分类器进行协同训练;将像素点预测值的信息熵当做分类置信度的度量,将其作为对抗损失的权重,从而使训练能专注于难分类的像素,降低域偏移.在ISPRS(WGII/4)2D数据集上进行实验,所提方法相对于直接使用分割模型和使用传统对抗方法,mIoU分别提高了18％和12％.实验结果表明,所提方法在遥感图像域适应语义分割表现上优于直接使用分割模型或使用传统对抗域适应分割方法.     

湿地遥感图像分割算法设计及实现

提出了一种结合熵和模糊C均值的聚类分割方法。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,基于二维直方图的模糊C均值聚类算法除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点邻域的空间信息,可有效地抑制噪声;在目标函数中引入熵项则能更好地抑制噪声和外围点对类中心估计的影响。实验分析结果表明,算法对湿地遥感图像的分割效果优于FCM算法。     

光照鲁棒的模糊C均值聚类显微图像分割

传统的模糊C均值FCM聚类图像分割算法在显微图像分割中由于没有考虑光照不均匀的影响而降低了分割的效果,为此,提出了一种光照鲁棒的FCM显微图像分割算法。该算法用正交基函数的线性组合模拟不均匀光照,并引入到FCM算法的目标函数中,进行图像的模糊分割。算法不仅降低了非均匀光照对分割效果的影响,还可以同步估计不均匀光照场。实验结果表明,该方法非常有效。     

改进的自适应模糊ISODATA灰度图像分割算法

传统模糊ISODATA（Fuzzy ISODATA,FISODATA）算法中,分裂-合并操作需人工选取阈值参数。而不适当的阈值往往使算法陷入局部极值,因而得到错误的类属数并最终影响图像分割结果。为此,在模糊集理论基础上提出一种改进的自适应FISODATA算法。该算法设计了自适应分裂-合并操作,即在每次分裂-合并后,根据该次计算结果改变参数阈值,解决了人为选取参数带来的诸多问题。利用该算法对模拟图像和真实IKONOS图像进行分割实验,均能得到良好的分割结果。     

结合马尔可夫随机场与模糊C-均值聚类的脑MRI图像分割

脑磁共振成像(MRI)在临床上得到了大量的应用,准确分割脑组织结构可以提高脑疾病诊断的可靠性和治疗方案的有效性。模糊C-均值聚类(FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法。但因FCM仅利用图像灰度信息,没有考虑区域信息,导致其抗噪性能很差,常与区域信息结合进行改进。马尔可夫随机场(MRF)算法充分利用了图像区域信息,但容易出现过分割现象,因此FCM常与MRF进行结合改进。针对现有的FCM和MRF结合方式上存在的问题,提出了一种新型的自适应权值的FCM与MRF结合算法,用于脑MR图像分割。该算法利用了图像邻域像素的区域相关性,自适应的更新联合场的权值,改进了现有的权值固定的结合方式,充分发挥了FCM和MRF各自的优势,使二者结合更加合理。实验结果表明,本文算法较FCM和现存的一些FCM改进算法有更强的抗噪声能力和更高的分割精度。     

一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法

FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。     

基于模糊C均值聚类的遥感图像分割方法

在遥感图像分割领域,模糊C均值聚类算法得到了广泛的应用。但存在计算量大、易受噪声干扰等缺点。针对以上缺点对快速模糊C均值聚类算法进行了改进。首先利用一维灰度直方图进行快速模糊C均值聚类降低计算量;然后在此基础上根据像素的邻域特性构造新的隶属度函数;最后根据新的隶属度函数对每个像素进行分类。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并具有较强的抗噪能力。     

遥感图像分割中的信息割算法

提出了一种改进的信息割（MIC）算法。首先证明了信息割（IC）模型与Cauchy-Schwarz cut（CScut）等价,并通过图谱方法给出IC目标函数优化问题的最优解;其次利用 图像中像素点间的灰度和空间关联性,在IC算法的基础上提出一种MIC算法,该算法首次使用联合灰度信息和空间位置信息的Parzen窗函数来估计概率密度函数,降低了图像中灰度 变化对图像分割的影响。加噪合成图像及遥感图像分割实验结果表明MIC算法较IC算法具有更好的抗噪性能,且与图谱方法相比计算复杂度显著降低。