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AP聚类算法的图像分割应用与研究

针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。     

基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割

针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均...     

谱聚类集成的淋巴结超声图像分割算法

为了对低信噪比的超声图像进行有效分割,提出一种谱聚类集成的超声图像分割算法.首先用改进的全变差去噪模型对超声图像进行有效的去噪;然后用聚类集成的方法对去噪后的图像进行图像分割,基聚类器采用K均值算法,集成采用改进的谱聚类算法;最后用K均值算法对谱聚类集成的结果进行再次聚类,得到最终的集成聚类分割结果.实验结果表明,与现有的方法相比较,该算法分割效果更好.     

基于图划分的图像直方图聚类分割

传统的基于图论的图像分割方法都是直接对图像灰度数据进行聚类分割,算法计算量较大。提出一种新的基于图论的直方图聚类分割算法,算法对图像直方图数据进行聚类,并由此得到分割阈值。由于输入值为直方图数据而不是图像灰度,数据量最大为 256而与像素数无关。实验研究表明,本方法在分割质量基本不变的情况下使得计算量大为减少。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

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.     

基于聚类和改进型水平集的图像分割算法

针对医学图像中通常伴有噪声、多目标的问题,传统水平集无法将图像中的多目标完全分割出来,提出了基于抑制式模糊聚类算法的改进型双水平集模型。首先,利用聚类算法对医学图像进行预分割降噪,通过标准化互信息准则(NMI)判断聚类是否达到满意效果,进而改良聚类算法,再由增加惩罚项的改进型双水平集进行二次分割。实验结果表明,该方法能够降低图像的噪声和算法的敏感性,水平集无需重新初始化,大大减少了计算量和迭代次数,该模型能将伴有噪声的多目标医学图像完全分割出来,获得了预期的分割效果。