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图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。目前,图像分割的方法层出不穷。其中,最具代表性的图像分割算法是基于FCM聚类算法的图像分割方法。然而FCM聚类算法从理论上来说存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点,因而限制了这种方法的应用。针对其不足,本文将FCM聚类算法引入到图像分割方法中。数值实验结果显示:新方法分割图像的效果是良好的。 相似文献
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聚类作为一种重要的图像分割方法得到了大量研究,提出了一种新的结合稀疏编码的红外图像聚类分割算法,扩展了传统的基于K-means聚类的图像分割方法。结合稀疏编码的聚类算法能有效融合图像的局部信息,而且易于利用像素之间的内在相关性,但是对于分割会出现过分割和像素难以归类的问题。为此,在字典的学习过程中,将原子的聚类算法引入其中,有助于缩减字典中原子所属类别的数目防止出现过分割;同时将稀疏编码系数同原子对聚类中心的隶属程度相结合来判断像素所属的类别。这种处理方式能更好地实现利用像素的内在相关性进行聚类分割,并在其中自然引入了局部空间信息,达到更好分离目标区域和背景区域的目的。实验结果表明,结合稀疏编码的K-means聚类分割算法能更好的实现复杂背景下红外图像重要区域的准确分割提取。 相似文献
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基于分水岭-谱聚类的SAR图像分割 总被引:5,自引:2,他引:5
由于谱聚类是基于图论的、以相似性为基础的聚类方法,需要计算图像中每对像素点之间的相似性.当图像很大时,计算相似性矩阵和求解相应的特征值、特征向量是很困难和耗时的.为此,针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,提出了一个两阶段的图像分割方法,首先采用分水岭算法对图像进行过分割,然后再用改进的谱聚类算法进行聚类.新方法不仅可以减少噪声对分割结果的影响,很好地保持图像边缘,而且对时间要求较高的应用也具有一定的参考价值.为了验证新方法的有效性,将其用于SAR图像分割,取得了较优的分割结果. 相似文献
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提出了一种新的基于二型模糊可能性聚类的红外图像分割算法。针对受概率约束的模糊聚类算法和不受概率约束的可能性聚类算法在红外图像分割时存在的问题,采用二型模糊系统融合两种分割算法的隶属度函数,将隶属度函数看作一个区间型分布,而不是单独采用两种算法输出的确定模糊值。这种处理方式不但能有效抑制噪声及野值,而且能有效防止红外图像的过分割。实验仿真结果表明,该算法较传统聚类算法能获得更好的分割效果,可有效抑制噪声对目标区域分割的干扰。 相似文献
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为了解决传统聚类算法对聚类表征特征量的依赖性以及定义的不完备性,结合遥感图像的数据的空间位置关系提出了一种结合多元信息聚类与空间约束的遥感图像分割方法。针对某一聚类数据,以若干数据点(多元)组合的方式遍历其所有数据点,并定义多元组合的互信息,以表征该聚类的类内相似性;通过计算类外像素对类内多元组合的互信息,刻画类间的非相似性。在此基础上建立类内相似性和类间差异性,然后结合两者之间的平衡关系建立目标函数,并将Potts模型扩展到目标函数以加入空间约束,最后通过最大化目标函数实现图像分割。对模拟及真实全色遥感影像分割结果的定性、定量分析表明:结合多元信息聚类与空间约束的遥感影像分割方法可以避免聚类表征特征量的定义,从根本上消除其对图像分割的影响,并充分考虑遥感数据的空间位置关系。 相似文献
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陈强 《太赫兹科学与电子信息学报》2018,16(4):715-718
多阈值图像分割中经常出现所选阈值数量不能事先确定的情况。为解决这一问题,提出一种基于聚类技术的多阈值图像分割方法,通过Mean Shift技术找出模式中心,通过迭代选择确定相邻模式中心的不同阈值,最后用多阈值完成对图像的分割。仿真实验结果表明,这一方法可有效应用于图像分割,并取得较好的效果。 相似文献
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This paper proposes a novel phishing web image segmentation algorithm which based on improving spectral clustering. Firstly, we construct a set of points which are composed of spatial lo-cation pixels and gray levels from a given image. Secondly, the data is clustered in spectral space of the similar matrix of the set points, in order to avoid the drawbacks of K-means algorithm in the con-ventional spectral clustering method that is sensitive to initial clustering centroids and convergence to local optimal solution, we introduce the clone operator, Cauthy mutation to enlarge the scale of clustering centers, quantum-inspired evolutionary algorithm to find the global optimal clustering centroids. Compared with phishing web image segmentation based on K-means, experimental results show that the segmentation performance of our method gains much improvement. Moreover, our method can convergence to global optimal solution and is better in accuracy of phishing web seg-mentation. 相似文献
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马尔可夫化的多尺度FCM在影像分割中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
为了同时处理影像分割问题中的随机性与模糊性,提出了一种多尺度(MR,multi-resolu-tion,马尔可夫随机场(MRF,markov random field)模型下的模糊C均值(FCM,fuzzy C-means)聚类分割算法(MR-MRF-FCM)。利用FCM算法能够处理影像模糊性的优点、MRF模型描述空间关系的长处以及小波的多尺度分析的优点,先对影像进行多尺度小波分解,并对小波系数建立MRF,进而用MR-MRF中的条件概率矩阵代替FCM算法的隶属度矩阵。实验结果从视觉效果和定量指标两方面表明,本文方法优于经典的MRF、多尺度MRF、FCM和核FCM等方法。 相似文献
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模糊核聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,已广泛应用于图像分割领域,但其算法对初值敏感,很大程度上依赖初始聚类中心的选择,并且容易收敛于局部极小值,用于图像分割时,隶属度的计算只考虑了图像中当前的像素探值,而未考虑邻域像素探间的相互关系,故对分割含有噪声图像不理想。故提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法,先通过数据约简,不损失数据聚类结构的前提下对数据进行挖掘,然后在模糊核聚类算法中引入特性核函数,将约简后的数据映射到高维非线性特征空间进行划分,最后再利用表征邻域像素的参数来修正当前空间像素的隶属度。实验结果表明,提出的算法较好地解决了模糊核聚类算法在局部极值处收敛和在迭代过程中出现停滞等问题,最终得到最佳全局聚类,迭代次数降低明显,并具有高鲁棒性、对噪声不敏感的特点。 相似文献
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A multiresolution image segmentation technique based on pyramidalsegmentation and fuzzy clustering 总被引:1,自引:0,他引:1
Rezaee M.R. van der Zwet P.M.J. Lelieveldt B.P.E. van der Geest R.J. Reiber J.H.C. 《IEEE transactions on image processing》2000,9(7):1238-1248
In this paper, an unsupervised image segmentation technique is presented, which combines pyramidal image segmentation with the fuzzy c-means clustering algorithm. Each layer of the pyramid is split into a number of regions by a root labeling technique, and then fuzzy c-means is used to merge the regions of the layer with the highest image resolution. A cluster validity functional is used to find the optimal number of objects automatically. Segmentation of a number of synthetic as well as clinical images is illustrated and two fully automatic segmentation approaches are evaluated, which determine the left ventricular volume (LV) in 140 cardiovascular magnetic resonance (MR) images. First fuzzy c-means is applied without pyramids. In the second approach the regions generated by pyramidal segmentation are merged by fuzzy c-means. The correlation coefficients of manually and automatically defined LV lumen of all 140 and 20 end-diastolic images were equal to 0.86 and 0.79, respectively, when images were segmented with fuzzy c-means alone. These coefficients increased to 0.90 and 0.93 when the pyramidal segmentation was combined with fuzzy c-means. This method can be applied to any dimensional representation and at any resolution level of an image series. The evaluation study shows good performance in detecting LV lumen in MR images. 相似文献
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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。 相似文献
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由于探测器灵敏度的限制,激光雷达、夜视等图像各点的相对灰度较低。基于更快速的混合蛙跳算法(A Fast Shuffled Frog Leaping Algorithm,FSFLA)提出了一种图像自适应快速增强算法。该算法采用了一种具有更大搜索范围、更快的收敛速度的快速混合蛙跳算法,降低了运算时间。它应用于微光图像的处理方面上,较传统的SFLA 算法能更快地达到图像增强的效果,更适用于实际应用场合。在给出24 个初值的情况下,传统的SFLA 算法须迭代平均20 次才能达到稳定的效果,而FSFLA 仅需6 次,因而大幅度地提高了运算时间。 相似文献
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基于改进演化策略的图像FCM聚类分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。 相似文献