基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。     

基于自适应蚁群的FCM聚类优化算法研究

模糊C均值聚类算法在算法初始化时需要人为设定聚类类别数、随机初始化聚类中心,致使该算法容易陷入局部最优值.为解决此类问题,在蚁群算法中引入信息素更新机制,使其输出的聚类中心更具全局优化的特征和较强鲁棒性的特点;用蚁群算法得到的聚类中心来初始化FCM算法的聚类中心,解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的问题;使用结合熵信息与数据几何结构的聚类有效性评价方法对FCM算法和优化FCM算法进行评价,评价结果表明优化的FCM算法性能更优.在仿真实验中,利用提出的优化算法和FCM算法对自然图像、纹理图像和SAR图像进行分割实验,从图像分割的准确性和算法的实时性做对比实验,验证了优化算法的有效性.     

FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。     

基于特征加权的自适应FCM彩色图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在需预先给出初始聚类数目,且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题.通过引入ReliefF技术进行特征加权,结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM彩色图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像分割效果,分割结果优于现有FCM图像分割方案.     

基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。     

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。     

基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度;同时,用一种新的基于簇密度的距离度量公式来计算图像特征点与聚类中心点的距离,其在确定类中心时考虑数据集的全局信息,并且在迭代过程中采用动态隶属度,能够降低噪声干扰。仿真实验结果证明改进算法具有较好的性能。     

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。     

基于特征散度的自适应FCM图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。