基于蚁群算法的图像分割方法

蚁群算法是一种具有离散性?并行性?鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法?根据数字图像的离散性特点,首先从模糊聚类角度出发,将蚁群算法引入图像分割中,综合考虑像素的灰度?梯度及邻域特性进行特征提取?然后,针对蚁群算法循环次数多,计算量大的问题,设置启发式引导函数和初始聚类中心进行改进?详细阐述特征提取?初始聚类中心设置和模糊聚类流程?实验证明改进蚁群算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法     

基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割

图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。     

基于二维直方图和改进蚁群聚类的图像分割

图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。     

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.     

集粒度计算、蚁群算法与模糊思想的聚类算法

模糊C均值聚类算法在开始时采用随机的方式选取初始聚类中心,该方式使得FCM算法对初始聚类中心的选取极为敏感,且在局部范围内较易得到最优解,但是在全局范围内的效果较差;蚁群聚类算法根据先验知识随意设定蚂蚁拾起或放下数据对象的概率,缺乏严密的数学依据。针对FCM算法和蚁群算法的不足,文中将模糊粒度计算的思想推广应用到蚁群聚类算法中,并将改进后的蚁群聚类算法与模糊C均值聚类算法相结合,提出了一种将粒度计算、蚁群算法与模糊C均值算法思想相结合的聚类算法。经过实验验证,改进后的算法较原算法具有更好的聚类效果。     

基于蚁群优化的直觉模糊聚类脑MR图像分割

针对现有模糊C均值(FCM)聚类算法存在的对初始参数敏感、迭代速度慢,以及对噪声鲁棒性差等问题,提出将蚁群优化算法(ACO)与直觉模糊聚类相结合的方法用于分割脑部MR图像.该算法采用自适应蚁群优化算法获取初始聚类中心与聚类个数作为直觉模糊聚类的初始值,将融入了局部空间信息和犹豫度的直觉模糊聚类算法应用于含噪声脑部图像及脑肿瘤图像进行分割.实验结果表明该算法能够有效抑制噪声干扰且保存图像细节,相较于FCM及相关改进算法具有更高的分割精度和分割效率.     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用

针对随机选取聚类中心易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点,提出了一种混合优化蚁群和动态模糊C-均值的图像分割方法,该方法利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,并能动态确定聚类中心和数目.针对传统的分阶段结合遗传算法和蚁群算法的策略存在收敛速度慢,聚类精度差的问题,提出在整个优化过程综合遗传算法和蚁群算法,并在蚁群算法中引入拥挤度函数,利用遗传算法的快速性、全局收敛性提高了蚁群算法的收敛速度,同时利用蚁群算法的并行性和正反馈性提高了聚类的精确度.最后将该算法应用到医学图像分割,对比实验表明,混合算法具有很强的模糊边缘和微细边缘分割能力.     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

改进的模糊C-均值聚类算法

为了克服模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于改进量子蚁群的模糊聚类算法。将量子计算原理和蚁群算法相结合来改进FCM算法。初期采用量子遗传算法生成信息素分布,后期利用蚁群算法的全局搜索性、并行计算性等特点避免聚类陷入局部最优解。实验证明该算法保证了种群的多样性,有较好的全局收敛性,克服了模糊C-均值聚类算法的不足,能有效解决未成熟收敛的问题,使聚类问题最终快速、有效地收敛到全局最优解。     

基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割

MRI图像分割在医学图像分析中具有极其重要的理论和应用价值.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法.对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况的图像(如医学图像)分割,蚁群算法是一个比较好的选择.本文针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的特性,提出了一种动态自适应蚁群算法,通过自适应的初始聚类中心调整策略和动态更新局部信息素浓度,使其收敛性和稳定性有一定的提高.实验证明改进的蚁群算法能够有效地分割MRI图像.     

蚁群模糊聚类的图像分割

蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割.但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷.提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式.针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类.实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果.     

基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法

将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果。模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法。首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果。实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快。     

Modified fuzzy ants clustering approach

Being trapped in local optima within clustering search space currently is nontrivial difficulty. In order to relieve such a difficulty, even using genetic algorithm to optimize the initial clusters for fuzzy c-means is still unsatisfied. Since genetic algorithm intensifies only the current best solution, it will easily gets trapped in local minima. The ant colony system, dissimilarly to genetic algorithm, recognizes that the solutions near the best solution are also good ones and they bring about smoothness of solution. This paper proposes a modified fuzzy ant clustering. Such a presented method is a combination of genetic algorithm, ant colony system and fuzzy c-means. It is employed in creating fuzzy color histogram in image retrieval application. The performance measurement relates to the percentages of accuracy of image retrieval. Experimental results show that the proposed approach yields the best results among others with respect to sensitivity and robustness on dealing with lighting intensity changes, quantization errors, also changes in number of images and in size of color space, even the certain-range variation of a particular parameter of clustering.     

一种基于大密度区域的模糊聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法对初始聚类中心和噪声数据敏感的缺陷,提出一种基于大密度区域的模糊聚类算法.该算法首先利用大密度区域以及样本的密度值变化方法,选取初始聚类中心以及候选初始聚类中心,并依据初始聚类中心与候选初始聚类中心的距离,确定初始聚类中心点,从而有效的克服了随机给定初始聚类中心容易使算法收敛到局部极小的缺陷;其次,分别利用密度函数为样本加权和引用改进的隶属度函数进行优化,有效地提高了模糊聚类的抗噪性;最后实验验证了算法在初始聚类中心的确定,聚类效果和抗噪性方面具有良好的效果.     

基于加权直觉模糊集合的聚类模型

针对已有基于直觉模糊集的聚类方法的局限性,提出了一种基于加权直觉模糊集合的聚类模型——WIFSCM。在该模型中,提出了特定特征空间下的等价样本和加权直觉模糊集合的概念;并推导出基于等价样本和加权直觉模糊集合的直觉模糊聚类算法的目标函数,利用该目标函数推导出直觉模糊聚类中心迭代算法和隶属度矩阵迭代算法;定义了基于加权直觉模糊集合的密度函数,确定了初始聚类中心,减少了迭代次数。通过灰度图像分割实验,证明了该模型的有效性,同时与普通直觉模糊集FCM聚类算法(IFCM)相比,聚类速度提高近百倍。