基于模糊C-均值聚类的粮虫图像分割

储粮害虫图像分割是粮虫特征提取和分类识别的基础和关键。本文介绍了基于模糊C-均值聚类算法的储粮害虫数字图像分割,利用该方法对粮虫数字图像进行分割,实验结果表明,图像分割效果较好,通用性强,为粮虫图像的特征提取提供了良好基础。     

一种改进的模糊C-均值图像分割算法

图像分割是图像处理中是一个重要问题.在FCM方法的基础上,对其参数m和算法的运行速度进行改进,实验结果表明,该改进在优化算法的速度和分割效果上都有显著的提高.     

基于模糊聚类的运动对象分割算法研究

为了从视频序列中分割出完整的、一致的运动视频对象,该文使用基于模糊聚类的分割算法获得组成对象边界的像素,从而提取对象。该算法首先使用了当前帧以及之前一些帧的图像信息计算其在小波域中不同子带的运动特征,并根据这些运动特征构造了低分辨率图像的运动特征矢量集;然后,使用模糊C-均值聚类算法分离出图像中发生显著变化的像素,以此代替帧间差图像,并利用传统的变化检测方法获得对象变化检测模型,从而提取对象;同时,使用相继两帧之间的平均绝对差值大小确定计算当前帧运动特征所需帧的数量,保证提取视频对象的精确性。实验结果证明该方法对于分割各种图像序列中的视频对象是有效的。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平...     

基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于形态学操作和模糊聚类技术的超声图像分割

针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了多尺度形态学操作和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用多尺度形态变换提取图像的结构特征,通过对不同尺度结构特征数量的统计分析,估计图像中噪声尺度大小,并修改不同尺度结构特征的强度,从而实现对图像局部对比度的增强和噪声抑制.同时,使用新的模糊C均值聚类算法对增强后图像进行分割,从而进一步地减少图像中噪声对分割的影响,完成超声图像的有效分割.实验结果表明该方法对超声图像的分割是有效的.     

快速空间邻域信息的中智模糊聚类分割算法

为了克服传统的模糊C-均值聚类算法抗噪性能差的局限性,在中智模糊聚类基础上提出了一种新的基于邻域信息的中智模糊聚类图像分割算法.将中智集合引入模糊C-均值聚类算法,转化为一个优化问题.通过建立局部邻域信息约束的函数考虑像素之间的相互联系进行图像分割.通过对灰度图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试,其测试结果表明,该算法得到的图像分割结果更稳定、边界更平滑且具有较强的噪声抑制能力.     

基于核模糊聚类的雷达信号分选算法

在现代战争中,随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。对核模糊聚类进行了研究分析,并将其应用到雷达信号分选当中。仿真实验证明能够取得很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新的思路。     

直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割

本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化．获得一个最佳模糊约束Ｃ划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化．文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题．最后给出了几个典型的实验．理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。     

一种基于调和均值的模糊聚类算法

k调和均值算法用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离，是一种减小初始值影响聚类结果的有效的聚类方法。本文对k调和均值算法进行扩展，考虑到数据点同时对不同聚类的隶属关系，将模糊的概念应用到聚类中，提出了模糊k调和均值-Fuzzv K—Harmonic Means(FKHM)算法。在中心迭代聚类算法的统一框架的基础上，推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据点加权函数表达式。以划分相似度作为聚类结果的评价准则，实验表明，FKHM算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度，达到较好的聚类效果。     

结合形态学分水岭的模糊聚类图像分割方法

图像分割是将图像分成各具特性的区域,并将感兴趣的目标提取出来的技术,是图像分析和计算机视觉中非常重要的研究内容。根据图像单一的属性标准对图像进行分割会产生过分割的现象,不容易提取到图像中有用的信息。结合数学形态学分水岭算法先对图像进行分割,得到了对图像的初步处理结果,再利用模糊聚类方法对分水岭分割产生的图像进行后处理,使得灰度信息相同或相近的点聚合在一起,得到了较好的图形轮廓。     

基于二维灰度直方图的蚁群图像分割

提出了一种基于二维灰度直方图的蚁群图像分割方法。该方法基于二维灰度直方图 的灰度、邻域平均灰度及灰度频数进行蚁群模糊聚类,通过二维灰度直方图的一维最佳投影,设置精确的初始聚类中心来解决蚁群算法循环次数多、计算量大的问题;并针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发式引导函数进行了相应的修正。实验表明该算法速度快、划分特性好,可以准确地分割出目标。     

基于二维直方图的图象模糊聚类分割方法

本文提出了一个基于二维直方图的图象分割模糊聚类方法,它除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息,利用模糊C均值(FCM)聚类算法得到象素点的隶属度,并由各象素点的隶属度实现图象分割.实验结果表明,本文提出的方法与Otsu法和熵函数法相比,错分的象素点数大约减少了四分之三.     

基于M带小波变换与模糊聚类的图像去噪算法

M带小波变换是标准二带小波变换的自然推广,能够分析具有相对窄带的高频信号,而且能更好的集中信号能量,因此在信号处理中应用广泛.本文结合模糊聚类算法,提出了一种新的基于M带小波变换的图像去噪算法,利用模糊聚类算法把小波系数划分成两类:包含信号的小波系数与只包含噪声的小波系数,对只包含噪声的小波系数置为零,将包含信号的小波系数进行利用软阈值法进行收缩,最后对处理后的系数进行M带小波逆变换,得到去噪后的图像.对SAR图像的实验结果表明,该算法有效,而且能较好地保留边缘信息.