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FCM聚类的X光图像分割算法

本文采用FCM聚类算法实现了对X光图像的分割,在分割过程中利用直方图数据简化了运算并设定聚类初始值,根据分割对象的特点,采用一维的灰度特征值实现分割,取得了比较理想的分割效果.     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

基于改进演化策略的图像FCM聚类分割方法

提出图像分割算法在充分利用演化策略全局搜索能力的基础上，根据图像的灰度分布，按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割。为了保证搜索到更优解，提出了一种新的演化策略改进方法，以提高其全局寻优能力，并将其应用到分割算法。实验结果表明，算法的分割效果很好。     

一种改进的模糊熵红外图像分割方法

提出了一种改进的模糊熵图像分割算法,该算法定义了一种新的模糊隶属度函数,该模糊隶属度函数只包含一个参数,即所要寻找的最优分割阈值,采用简单的穷举法便可得到最优分割阈值。实验结果表明,此方法的分割效果与传统的模糊熵方法效果相当,但计算时间大大减少,使得分割更加快速。     

基于自适应相似度距离的改进FCM图像分割

为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题,提出了基于自适应相似度距离的FCM算法.算法将像素分为两个特征:第一个描述的是像素的内在属性(灰度级特征),第二个描述邻域像素特征(空间特征).在此基础上,基于自适应相似度距离,根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级,对其进行聚类.图像分割结果表明,算法比标准FCM算法有明显改善,具有很好的抗噪性能,取得了更好的分割效果.     

改进TLBO优化人工鱼群算法实现FCM图像分割

FCM算法是一种比较流行的模糊聚类算法,将其运用到图像分割领域中,可以更加客观地对像素进行分类,达到较好的分割效果.但是传统的FCM算法存在对初始聚类中心较为依赖的问题,一般情况下,初始聚类中心是随机选取的,如果选择的不合适,则很容易导致算法得不到全局最优解.针对此问题,提出了改进方法,对人工鱼群算法(AFSA)进行改...     

基于粗糙集的图像聚类分割方法研究

结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像分割方法。将原图像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,文中方法是一种有效的图像分割方法,具有良好的鲁棒性。     

基于粗糙集的图像聚类分割方法研究

结合粗糙集理论和K2均值聚类算法,提出了一种图像分割方法。将原图像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,文中方法是一种有效的图像分割方法,具有良好的鲁棒性。     

多分辨率图像锥的FCM聚类图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种基于像素分类的图像分割方法，在分割的过程中，仅仅利用了像素点的灰度信息，但在灰度密度丰富变化和图像的对比度不明显的情况下，物体和背景的分布将相互重叠而密不可分，往往得不到满意的分割效果。为了解决上述问题，现提出了一种基于多分辨率图像锥的模糊C-均值聚类图像分割算法。该方法利用多分辨技术产生多分辨率图像锥，将图像从空间信息引入，考虑图像的局部特性，使分割算法局限于图像的子图像中，物体和背景比单纯运用FCM更容易区分，且算法稳定性高，速度快。     

基于PSO优化空间约束聚类的SAR图像分割

相干斑噪声的存在使得合成孔径雷达(SAR)图像的分割问题变得非常复杂.本文提出一种具有鲁棒抗噪特性的SAR图像分割方法,该算法通过将多尺度条件下的边缘信息以及相邻像素的相对位置和强度信息所构成的空间信息融入模糊C-均值(FCM)聚类算法的相似性测度中,增强了分割方法的抗噪性.空间信息对FCM聚类算法的调控由粒子群优化(PSO)算法完成,优化的调控参数有助于获得良好的分割结果.该算法对初始分割不敏感,并具有鲁棒的抗噪性能.MSTAR数据的分割实验结果表明:该算法能够有效地分割SAR图像,与通过改进型FCM(IFCM)算法获得的分割结果比较,分割结果明显改善.     

直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割

本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化．获得一个最佳模糊约束Ｃ划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化．文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题．最后给出了几个典型的实验．理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点     

基于自适应区域限制FCM的图像分割方法

提出一种基于自适应区域限制FCM（Fuzzy C-Means）的彩色图像分割方法,结合隐马尔科夫模型,把超像素具有区域一致性作为先验知识自适应融入到聚类过程中,以提升聚类性能.算法首先生成图像的超像素,计算像素对该超像素的贡献度,以此计算该超像素的区域隶属度函数;然后根据像素所属超像素是否具有主标签,选择像素级隶属度函数或区域级隶属度函数计算该像素的点对先验概率,以加强分割结果的区域一致性;其中,使用区域隶属度函数将引导聚类优化的方向,因此在迭代过程中去除未被使用的标签;最后迭代终止获得图像的分割结果.实验结果表明,相对于比较算法,本文算法的分割性能有显著提升.     

基于FCM和随机游走的地层图像分割方法

颜色特征是地层图像分割的重要依据,但地层图像的高噪声以及地层边界颜色混合使得颜色特征空间聚类分割方法无法获得很好的结果.本文提出了一种融合模糊C均值聚类与随机游走算法的图像分割算法,该算法在聚类过程中结合像素的空间信息计算像素的隶属度,在基于随机游走的半监督图像分割算法中像素结点构成的四连通图上插入类属结点作为已标记结点,将随机游走者第一次游走到某个类属结点的概率作为该像素隶属于该类的隶属度.实验结果表明,本算法可以对地层边界颜色混合区域的像素更准确地进行分类,噪声敏感性降低,有效解决构造模拟地层图像的分割问题.     

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。     

基于改进Lazy Snapping算法的红外图像分割方法研究

针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法.对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函...     

抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法

针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力,克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷,提高分割精度。其次,根据直觉模糊集理论,通过“投票模型”自适应生成犹豫度作为抑制因子修正隶属度,提高算法的运行效率。实验结果表明,该算法对噪声鲁棒性较强并且有较好的分割性能。     

基于空间信息的FCM医学图像高效分割

标准FCM算法仅考虑图像的灰度信息,没有考虑图像的空间信息,所以对噪声比较敏感。考虑到医学图像数据提取中必定包含噪声,因此设计的算法必须对噪声具有鲁棒性。文中算法在KFCM_S2的基础上加入模糊空间信息,利用邻域像素对当前像素作用的先验概率,重新确定当前像素的模糊隶属度,同时进一步地调整距离矩阵。为实现快速聚类,算法的...