基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.     

一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法

针对模糊核聚类对红外图像分割存在的不足,提出了一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法.首先在模糊核聚类的基础上引入了隶属度和空间约束关系,有效抑制了野点;然后定义了像素对类别的认同度指数和类别对像素的排斥性度量,并将之引入到隶属度函数中,判断像素的分类合理性,提高聚类的精度,更好地分割目标和背景区域,保护目标的完整性和精确性.实验结果表明,与传统的模糊聚类分割结果相比,该算法能准确完整地分割出目标,防止背景像素和野值点对目标区域的干扰,获得良好的分割效果.     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于空间约束的模糊核聚类红外图像分割

提出了一种基于空间约束的模糊核聚类红外图像分割算法.首先将图像映射到特征空间,在特征空间内进行模糊聚类,针对红外图像中存在的噪声点和野值等干扰问题引入了像素点的八邻域局部空间约束信息,并定义了像素分类可靠性指数修正隶属度函数在整个图像范围内分析像素分类的合理性,其中像素分类可靠性指数包括像素分类灰度可靠性指数和像素分类距离可靠性指数.实验结果表明,这种考虑局部空间约束和整体空间约束的模糊核聚类算法可更有效地对红外图像进行分割.     

一种新的基于二型模糊的变核宽模糊核聚类分割算法

针对基于模糊核聚类算法的红外图像分割方法中需要人为调节核宽的局限,提出了一种新的结合二型模糊的变核宽模糊核聚类分割算法.首先由5倍交叉验证初步确定核宽范围;然后根据类与类之间的距离最小值和最大值定义了一种高斯核宽的采样规则,进而分别由这些高斯核宽从模糊核聚类迭代公式中获得隶属度集合和聚类中心集合;最后采用二型模糊融合这个隶属度集合,从而完成聚类分割.实验结果表明,提出的自动模糊核聚类分割方法准确分割出了红外目标区域的轮廓,且抑制了背景对目标区域的干扰,分割效果好,并且具有一定的适应性和自动性,为模糊核聚类算法的研究提供了一种新的思路和方向.     

基于自适应正则化的核模糊C-均值聚类图像分割

模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬聚类中的0或1的二值逻辑。模糊C-均值聚类算法是模糊聚类中的一种经典算法,如果样本空间是非线性可聚的,该聚类不能效果就不理想。而核模糊C-均值聚类利用特征映射很好解决了这个问题。最后用正则化参数来提高分割的鲁棒性和提高图像的细节。提出了加权图像,并采用高斯径向基函数。     

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。     

鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法研究

针对现有的总变分模糊聚类分割算法在强噪声干扰图像分割中难以获得准确有效分割结果的不足,提出了鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法。该算法首先在鲁棒模糊聚类分割算法的目标函数中引入了总广义变分(TGV)正则化,消除图像中不需要的噪声和伪影;其次引入局部空间信息、局部灰度信息以及非均匀隶属函数从而构造一个新的模糊局部信息因子,在保证噪声抑制的同时保留图像中更多细节信息;最后将改进的聚类算法推广至核空间,使原空间线性不可分的像素样本点变成线性可分或近似线性可分,从而更好地给每个像素分配更高的隶属度。实验结果表明,与现有的总变分模糊聚类分割算法相比,建议算法在强高斯噪声干扰情况下的分割精度提高了14.7%,对强高斯噪声有较好的鲁棒性以及分割性能。     

基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法

针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。     

图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。      

Enhanced kernel-based fuzzy local information clustering integrating neighborhood membership

To enhance the segmentation performance and robustness of kernel weighted fuzzy local information C-means (KWFLICM) clustering for image segmentation in the presence of high noise, an improved KWFLICM algorithm aggregating neighborhood membership information is proposed. This algorithm firstly constructs a linear weighted membership function by combining the membership degrees of current pixel and its neighborhood pixels. Then it is normalized to meet the constraint that the sum of membership degree of pixel belonging to different classes is 1. In the end, normalized membership is used to update the clustering centers of KWFLICM algorithm. Experimental results show that the proposed adaptive KWFLICM ( AKWFLICM) algorithm outperforms existing state of the art fuzzy clustering-related segmentation algorithms for image with high noise.     

Infrared image segmentation algorithm based on distribution information intuitionistic fuzzy c-means clustering

Due to the sensitivity of the traditional intuitionistic fuzzy c-means (IFCM) clustering algorithm to the clustering center in image segmentation,which resulted in the low clustering precision,poor retention of details,and large time complexity,an intuitionistic fuzzy c-means clustering algorithm was proposed based on spatial distribution information suitable for infrared image segmentation of power equipment.The non-target objects with high intensity and the non-uniformity of image intensity in the infrared image had strong interference to the image segmentation,which could be effectively suppressed by the proposed algorithm.Firstly,the Gaussian model was introduced into the global spatial distribution information of power equipment to improve the IFCM algorithm.Secondly,the membership function was optimized by local spatial operator to solve the problem of edge blur and image intensity inhomogeneity.The experiments conducted on Terravic motion IR database and the data set containing 300 infrared images of power equipment show that,the relative region error rate is about 10% and is less affected by the change of fuzzy factor m.The effectiveness and applicability of the proposed algorithm are superior to other comparison algorithms.     

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数的最小值并使分割效率得以提升,减少了图像存在的过分割现象,使Lazy Snapping算法由交互式算法变为非交互式算法,实现了红外图像的自动分割,提高了Lazy Snapping算法的实时性。通过对各类不同红外图像进行分割实验,再与其他分割方法进行性能评价比较,结果表明改进的算法具有良好的分割效果及较强的鲁棒性。     

基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究

现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法。首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了一种利用邻域空间信息的核化模糊熵聚类的新目标函数,然后提出一种基于改进粒子群优化的新算法,最后通过最优化目标函数对MRI图像的白质、灰质和脑脊液进行分割。选取蒙特利尔神经学研究所数据库中的MRI脑图像,将所提出的算法与现有的几种聚类分割算法进行比较,仿真实验结果表明,所提出算法能够解决模糊聚类对噪声和初始化敏感的问题,实现了对高噪声MRI图像的精确分割。     

基于样本加权的可能性模糊聚类算法

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够...     

融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类图像分割

现有的直觉模糊聚类算法应用于图像分割时,往往只考虑图像的像素信息,忽略了图像的几何特征和区域信息,使得分割效果不太理想。为了提高直觉模糊聚类算法的分割性能,提出一种融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类算法。该算法首先对图像进行对称轴检测获取图像的对称特性,接着利用图像的对称特性进行对称像素的标签传递并改进像素对聚类中心的直觉模糊距离测度,然后设计一种混合标签传递半监督策略,对所有像素进行隶属度的估计并将其作为监督隶属度进行引入,随后构建融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类目标函数,通过聚类获得最终的分割结果。两个彩色图像库上的实验结果表明,该算法能够将目标从复杂背景中完整的分割出来,分割性能优于对比算法。