基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类算法对噪声鲁棒性差的问题,提出一种基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法。将区域级信息加入FCM目标函数中,并用核度量方法代替传统欧氏距离,计算区域级空间信息与聚类中心的距离,提高算法对噪声的鲁棒性;用原始图像与区域级空间信息的绝对差的倒数和其本身约束原始图像和区域信息项,实现约束项参数的自适应选择;利用连通分量滤波,消除聚类结果中出现的过分割现象,提高分割精度。含噪合成图像和彩色图像实验表明,所提算法在模糊分割系数、模糊分割熵、分割精确度、平均交互比和归一化互信息等方面均优于其他几种聚类算法。     

非局部模糊C均值聚类图像分割

改进的广义模糊C均值聚类分割算法(GIFP_FCM)是一种新型的模糊聚类算法。然而,GIFP_FCM对噪声很敏感,这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题,本文提出一种新算法,即非局部自适应空间约束聚类算法(FCA_NLASC)。在该方法中,一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像,与GIFP_FCM算法比较,实验结果表明,FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法.首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数.含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法.     

基于ICA优化空间信息PCM的SAR图像分割

可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能,但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性,应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时,受SAR图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果。该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息,这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定,空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化,实现了空间信息影响因子的自适应调整,优化了PCM聚类结果。实验将这种算法应用于人工合成图像和实际SAR图像的分割,结果表明该文所提出的算法对初始分割不敏感,具有强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割效果。     

核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法

为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。     

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善分类数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,优化直觉模糊隶属度的计算方法,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)）、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints ,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM）、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM）等。      

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。     

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。     

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。