基于改进模糊C均值聚类的光伏面板红外图像分割

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,这对红外光伏面板图像的分割始终是一个巨大的挑战.为了解决传统的模糊C均值（FCM）聚类算法易受到初始聚类中心不确定的影响和不考虑空间信息的问题,提出了一种基于模糊C均值改进的聚类分割算法,该算法利用直方图的特点确定初始聚类中心,同时在传统的模糊C均值（FCM）和模糊核C均值算法（KFCM）的基础上,利用像素之间的空间信息和邻域像素之间的关系改进传统FCM聚类目标函数,从而推导出新的目标函数.实验结果表明,该算法在分割质量和效果上与Otsu算法、文献[20]的自适应k-means算法及模糊核C均值算法（KFCM）相比,过分割和错分割率明显降低,且分割效果非常接近手动分割图.     

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。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

基于FCM聚类的图像分割算法

为提高现有模糊C均值聚类算法(FCM)对噪声图像分割的效果和稳定性,提出一种基于FCM的图像分割算法。利用非局部空间信息构建和图像,根据和图像的直方图,自动选择初始化聚类中心,通过求取目标函数极小值完成图像分割。理论分析和实验结果表明,该算法比现有算法更加有效和稳定,对噪声图像有更强的鲁棒性。     

基于GLCM特征的改进FCM的SAR图像分割方法

为了克服了较大窗口提取图像边缘处特征值的不足,提出一种基于GLCM特征矩阵的动态滑动窗口算法.针对模糊C均值算法中,聚类中心不容易确定,聚类容易陷入局部最优解的问题,将粒子群优化算法(PSO)引入到聚类算法中,实现全局搜索.应用改进的模糊C均值算法完成了基于SAR纹理特征的图像分割,克服了传统聚类算法仅依赖灰度值进行分割的局限性,也一定程度上克服了斑噪声对SAR图像分割的影响.实验结果表明,该方法应用于SAR图像分割时,取得了很好的分割效果.     

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。     

基于有偏场的光栅图像模糊聚类分割算法

针对有偏场环境下带有光栅的散焦图像分割问题,提出了一种新的基于有偏场估计的模糊聚类分割算法。通过建立依赖于有偏场的模糊聚类目标函数,导出了基于灰度以及邻域灰度均值的聚类中心、模糊聚类函数以及有偏场估计的迭代算法;并在该算法生成的初始分割基础上,利用膨胀算子对分类结果进行细化。该方法较好地处理了传统模糊聚类对有偏场下光栅图像分割精度下降的问题。实验结果表明,基于有偏场的模糊聚类算法能有效分割光栅图像,其分割精度优于传统模糊聚类和阈值法。     

一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。     

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。     

基于捕食者—食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差．为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者—食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法．该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建立包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者—食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割．仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法．     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的相关改进算法分割精度较低、对噪声敏感的问题,提出一种自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割算法。首先,通过定义像素间的局部灰度相似性测度来反映各像素对局部邻域的影响程度,并根据邻域窗口中各像素的灰度差异,利用指数函数进一步控制邻域像素的影响权重,实现像素灰度的自适应加权,从而提高像素灰度计算的准确性。其次,构造出一种改进的距离测度代替传统的欧氏距离,用于计算各像素与聚类中心之间的相似距离,增强算法对噪声和异常值的鲁棒性。最后,将提出的自适应灰度加权方法与改进的距离测度应用到FCM算法中,实现图像分割。实验结果表明,该算法需根据图像噪声的强度适当地选取邻域窗口大小,在此条件下算法能够取得较优的分割效果和运行效率,且对噪声具有较强的鲁棒性。     

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割效果,对图像的细节保持也不错。     

快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

结合[k]-means的自动FCM图像分割方法

针对图像分割中模糊C均值算法（FCM）无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。     

基于对偶树复小波变换的模糊纹理分割

提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。     

基于混合邻域约束项的改进FCM算法

传统模糊聚类算法在影像分割过程中仅考虑影像的光谱信息,所以对噪声比较敏感.对此,提出基于混合邻域约束项的改进模糊C均值聚类(MNCFCM)算法.首先,从隶属性及光谱属性两方面定义邻域像素关于中心像素的相似度;然后,利用线性加权的方式将从两方面定义的相似度进行融合,同时结合邻域像素到聚类中心的欧氏距离构造混合邻域约束项,并将其引入目标函数中,以平衡影像分割过程中的影像平滑及细节保留,实现对影像的更优分割;最后,通过对合成影像及真实遥感影像分割结果的定性、定量评价,验证所提出算法具有较强的鲁棒性,在降低对噪声的敏感性的同时,能够较好地保留影像细节,获得高精度的分割结果.     

基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割。该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷。实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值。     

双中心组合迭代抑制式模糊C-均值聚类图像分割算法

针对抑制式模糊C-均值聚类算法应用于灰度图像分割时出现收敛速度较慢和像素误判的问题,通过挖掘图像同质区域内像素间的相关性与分析像素位置对类别判定的影响,提出一种双中心组合迭代抑制式模糊C-均值聚类图像分割算法.首先在图像上经选点、扩展、提取等环节优选出较好的初始聚类中心;然后按该中心分别查找图像中灰度值与其相等的像素位置并遴选产生隐藏中心;其次采用负指数函数对像素位置与隐藏中心之间的欧氏距离进行归一化,得到位置特征;接着在对该特征赋权后直接修正模糊划分矩阵;最后结合抑制式思想进一步减少算法的迭代次数.与现有的多种相关算法进行对比,实验结果表明,所提出算法在获得致密且分离性较好聚类的同时,能够改善图像分割的准确率和执行效率.     

基于模糊C均值与Markov随机场的图像分割

针对传统模糊C-均值(FCM)图像分割算法没有考虑图像空间连续性的缺点，提出一种改进的空间约束FCM分割算法。该算法引入了Markov随机场理论中类别标记的伪似然度近似策略，将像素特征域相似性同空间域相邻性有机地结合起来，给出了新的像素样本聚类目标函数。实验证明，该算法能大大提高分割性能并改善分割的视觉效果。