自适应FCM算法在图像分割中的应用研究

针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割

传统模糊C均值（FCM）聚类算法应用于肝脏CT图像分割时仅考虑像素本身特征,无法解决灰度不均匀造成的影响以及肝脏边界模糊造成的边界泄露的问题。为解决上述问题,提出一种结合空间约束的模糊C均值（SFCM）聚类分割算法。首先,使用二维高斯分布函数构建卷积核,利用该卷积核对源图像进行空间信息提取得到特征矩阵;然后,引入空间约束惩罚项,更新并优化目标函数得到新的迭代方程;最后,通过多次迭代,完成对肝脏CT图像的分割。实验结果表明,SFCM算法分割具有灰度不均匀和边界粘连的肝脏CT图像时得到的肝脏轮廓形状更加规则,准确率达到92.8%,比FCM和直觉模糊C均值（IFCM）算法的分割准确率分别提升了2.3和4.3个百分点,过分割率分别降低了4.9和5.3个百分点。     

空间约束和距离改进的FCM图像分割算法

针对传统FCM算法在图像分割应用中抗噪性差的问题,提出一种基于空间约束和子空间距离的模糊C-均值聚类算法。该算法在原FCM公式的基础上加入一个包含空间领域信息的约束项,使得整体上相邻像素点趋于同一类时,目标函数最小。并将原FCM的欧氏距离替换为点到聚类子空间的距离,以达到更精准的聚类效果。人造图像和自然图像的分割实验结果表明,该方法明显优于标准的FCM算法,具有很好的抗噪性能。     

基于塔形信息的空间约束FCM图像分割算法

为使传统模糊C均值(FCM)算法更加适用于图像分割,提出一种基于塔形信息的空间约束图像分割算法。引入塔形结构减少运算时间,并将其用于求解隶属度,在FCM算法的目标函数中,添加不含任何参数的约束项,以约束像素邻域空间信息。实验结果表明,该算法能保留图像的细节信息,提高图像的分割质量。     

基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法

传统的FCM图像聚类法由于需要大量先验知识和聚类速度的原因,大大限制其在图像分割领域的应用.提出一种基于小波分解和模糊聚类相结合的图像分割算法,首先对图像进行小波变换,对于L空间得到的灰度图像利用小波多尺度分解的性质得到特征图像,利用此特征图像的一维灰度信息采用模糊C均值聚类(FCM)算法,并自动确定FCM算法聚类数和聚类中心从而完成聚类的无监督化,实现对经小波分解后的特征图像的高效快速分割.     

基于核函数距离测度的加权模糊C均值聚类与Markov空域约束的快速鲁棒图像分割

由于模糊C均值聚类算法（FCM）存在两大缺陷：（1）对于非球形的数据聚类形式鲁棒性不够;（2）只考虑图像中的数值特征信息,而忽略了像素间的空间约束关系,因此FCM算法在对含有噪声的图像进行分割时缺乏足够的鲁棒性。针对以上问题,本文提出了一种结合Markov空域约束与基于核函数距离测度的加权模糊c均值聚类的快速鲁棒图像分割方法。为克服缺点（1）,我们使用基于核函数的距离测度取代FCM中的欧氏距离,并使用加权模糊聚类的方式保证了计算的简洁性。与此同时,我们用Markov随机场描述图像的空域约束信息,并且通过数据融合的方法将模糊分割结果与空域约束信息结合在一起,从而得到既包含像素数值特征又包括空域约束信息的图像分割场。这样既克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,又最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性。     

马尔可夫随机场约束下的PCM图像分割算法

与模糊c均值（FCM）算法相比较,可能性C均值（PCM）聚类算法具有更好的抗干扰能力。但PCM聚类算法对初始化条件很敏感,在聚类的过程中很容易导致聚类结果一致性,并且没有考虑到像素的空间信息,用在图像分割尤其是多目标图像分割上效果极不稳定。在PCM算法的基础上,利用Markov随机场中的邻域关系属性,引入先验空间约束信息,建立包含灰度信息与空间信息的新聚类目标函数,提出马尔可夫随机场与PCM聚类算法相融合的图像分割新算法（MP．CM算法）。实验结果表明,在多目标图像分割上利用MPCM算法可以取得比PCM更好的分割效果。     

基于改进模糊核聚类的红外图像分割

针对传统模糊核聚类在红外图像分割方面存在的问题,提出了一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法.在模糊核聚类的基础上引入了红外图像像素点的空间约束关系和邻域隶属度相关性,并定义了隶属度约束强度指数修正隶属度函数,可有效抑制红外图像分割结果中的噪声和野值.实验结果表明,与传统的分割结果相比,这种考虑邻域隶属度相关性的空间约束模糊核聚类算法可有效地对红外图像进行分割,准确完整地分割出了目标,达到了令人满意的结果.     

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.     

Fuzzy c-means clustering with non local spatial information for noisy image segmentation

As an effective image segmentation method, the standard fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is very sensitive to noise in images. Several modified FCM algorithms, using local spatial information, can overcome this problem to some degree. However, when the noise level in the image is high, these algorithms still cannot obtain satisfactory segmentation performance. In this paper, we introduce a non local spatial constraint term into the objective function of FCM and propose a fuzzy cmeans clustering algorithm with non local spatial information (FCM_NLS). FCM_NLS can deal more effectively with the image noise and preserve geometrical edges in the image. Performance evaluation experiments on synthetic and real images, especially magnetic resonance (MR) images, show that FCM_NLS is more robust than both the standard FCM and the modified FCM algorithms using local spatial information for noisy image segmentation.     

基于模糊隶属度空间约束的FCM图像分割

针对模糊C均值(FCM)算法对噪声较为敏感,提出了基于隶属度空间约束的FCM图像分割方法,该方法将隶属度空间约束关系引入到FCM目标函数,在新的目标函数中,像素点的隶属度不仅仅与FCM标准目标函数有关,还与其领域像素点的隶属度有关。由于融合了图像像素点的空间信息,反映了领域像素点间的隶属度关联信息,因此该算法具有较强的杭噪性能。     

自适应非局部空间约束与K-L信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声鲁棒性差的问题, 提出一种自适应非局部空间约束与K-L信息 的模糊C-均值噪声图像分割算法. 首先, 通过定义平滑度, 设计自适应匹配函数, 实现非局部空间信息项搜索窗口和 邻域窗口的自适应计算, 克服非局部空间信息窗口大小固定的问题. 其次, 将K-L信息引入目标函数, 利用隐马尔可 夫模型计算图像像素的上下文信息, 减少分割的模糊性. 最后, 利用原始图像和非局部空间信息项局部方差的绝对 差和其倒数自适应约束原始图像和非局部空间信息项, 实现约束项参数的自适应选择, 提高算法的灵活性. 含噪合 成图像和彩色图像分割实验表明, 该算法在分割精准度、平均交互比、归一化互信息、模糊分割系数和模糊划分熵 等性能方面均优于其他几种FCM算法. 例如, 在混合噪声密度为15%的条件下, 算法的模糊分割系数和模糊划分熵 分别达到99.92%和0.14%.     

基于多目标规划的模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种非常经典的非监督聚类技术,已被广泛地应用到医学图像分割。由于传统的FCM聚类算法在分割图像时仅利用了图像的灰度信息,未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的磁共振(MR)图像时分割效果不理想。考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,引入多目标规划的概念,提出了一种新的,更加合理的应用图像空间信息的聚类算法。实验结果表明,应用该算法可以有效地分割含有噪声的图像。     

HSI颜色模型下基于空间信息的FCM算法

针对提花毛皮样片的花型识别技术,在HSI颜色模型下提出了一种基于空间信息的FCM图像分割算法。算法在HSI颜色模型下获得FCM算法的初始聚类中心,并采用了基于空间信息的模糊C均值聚类方法对图像进行分割。经C++编程验证,算法能有效去除花型图像中的噪声,获得较理想的花型识别结果。     

基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法

传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。     

An adaptive spatial information-theoretic fuzzy clustering algorithm for image segmentation

This paper presents an adaptive spatial information-theoretic fuzzy clustering algorithm to improve the robustness of the conventional fuzzy c-means (FCM) clustering algorithms for image segmentation. This is achieved through the incorporation of information-theoretic framework into the FCM-type algorithms. By combining these two concepts and modifying the objective function of the FCM algorithm, we are able to solve the problems of sensitivity to noisy data and the lack of spatial information, and improve the image segmentation results. The experimental results have shown that this robust clustering algorithm is useful for MRI brain image segmentation and it yields better segmentation results when compared to the conventional FCM approach.     

基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法

针对局部空间信息的模糊C-均值算法（WFLICM）中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM),在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法（Canopy-NLWFLICM）,可以在NLWFLICM算法聚类前,对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。