改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用

针对传统的模糊C-均值算法在图像分割中存在的缺陷,提出了一种基于点密度函数加权的模糊C-均值聚类算法。将图像像素的点密度函数作为权值,并依据类间相关度定义了一个聚类有效性函数用以确定最佳聚类数,结合聚类有效性完成对图像的分割。理论分析和对比试验表明,该算法在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷,在图像分割中具有良好的分类精度。     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

基于改进遗传算法的最佳熵多阈值三维医学图像分割算法

借鉴模拟退火思想对三维医学图像的最佳熵函数进行拉伸,构造出改进的遗传算法适应度函数,同时采用精英选择策略保留各代最优个体以加快算法收敛速度,从而提出了一种新的基于多阈值最佳熵的三维医学图像分割遗传搜索算法。根据文中算法得到的阈值,成功实现了三维医学脑部图像中脑白质、脑灰质、脑脊液的分割。实验证明,当种群规模为30的情况下,即可搜索到较好的阈值用于三维分割,运算速度较传统穷尽搜索法更快,且比原简单遗传算法具有更强的稳定性和精确性。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值（FCM）聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中，针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷，把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合，提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点，得到聚类中心和聚类个数，再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数，弥补了传统FCM聚类算法的不足，得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术

针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题，提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础，采用样本特征值平方差方式定义了新的特征距离，并通过引入空间函数方式实现了对图像空间信息的利用，从而对模糊均值聚类算法进行改进。结果表明：改进FCM算法单张图像处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍，约为FCM图像处理算法的0.19倍；改进FCM算法图像分割准确率约为95.3%,比FCM-S算法高约2.7%,比传统FCM算法高约7.1%。     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

基于显著性检测的极光弧分割算法

针对全天空极光图像低对比度、边缘模糊的特点,提出一种基于显著性检测的极光弧分割算法。通过直方图统计全天空极光图像视野内的灰度信息,计算出视野内像素间的欧氏距离,以凸显极光弧区域,并生成极光弧显著图,再利用模糊C均值聚类分割算法对显著图进行分割,得到极光弧分割结果。采用中国北极黄河站观测的2000余张极光弧图像进行实验,视觉效果及利用分割图计算极光弧倾斜角与人工标注的对比结果均表明,与基于显著性的分割算法与最大类间方差法、模糊C均值聚类法、局部模糊C均值聚类法等分割算法相比较,具有较好的抗噪声性能和分割结果。     

基于AHLO与K均值聚类的图像分割算法

针对图像分割中K均值算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感的问题,提出了一种将自适应人类优化算法与K均值算法相结合的聚类算法.该算法利用自适应人类学习优化算法初始化聚类中心,提高K均值算法的稳健性.结果表明,该算法聚类得到的标准差相比传统K均值算法和基于粒子群K均值(PSO-Kmeans)算法分别小两个数量级和一个数量级,同时图像分割得到的PSNR值均较高,具有算法收敛速度更快,聚类质量更好,图像分割效果更好,适应性更强的优点.     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。     

基于模糊自适应共振理论的图象分割

提出了一种基于模糊ＡＲＴ神经网络的灰度门限化图象分割方法,该方法不仅可以自动确定分类数目,而且还能有效抑制噪声,对人工和实际图象的分割实验结果验证了本方法的有效性。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上提出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。最后通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭等算法处理后的效果图做了比较。     

基于图切的交互式图像分割方法

图切是一种基于图论的图像分割方法,它基于最大流/最小割定理实现能量函数最小化,其中能量函数的设定、实现的流程等方面可以改进以提高对不同图像的适应性.本文给出了一个基于图切的交互式图像分割方法,用户通过手绘封闭或不封闭线条的方法提供关于前景和背景的先验信息,在此基础上实现图像的分割.首先采用分水岭方法对输入图像进行预分割,把颜色相近的像素分为若干个小区域;设定合适的能量函数,将预分割的区域之间的颜色相似性、分割结果的平滑性等约束包含在能量函数中,利用求最大流的方法求取使得能量函数最小化的标签集合,从而实现图像的分割.实验证明,本文的方法能快速有效地实现交互式图像分割.     

基于插值函数的三维图像表面重建算法

在放射医学、核医学、无损检测及评价和数据压缩等众多领域,研究在不破坏被检测物体的情况下,观察物体内部组织的结构及空间位置,具有重要的理论意义和应用价值.为了获取物体内部的数据信息,通常采用射线扫描方式,然后根据实际需要,运用不同方法进行图像重建.本文研究受损的颅骨扫描图像,提出基于插值函数三维图像表面重建算法,改进了已有的图像重建过程.从数据采集到图像重建的全过程都在计算机上实现,并给出了背景物质检测、图像分割、图像剥离和三维图像表面重建仿真结果.最后对结果进行分析,证明了基于插值函数的三维图像表面重建算法可以有效地提高重建图像的质量.     

结合边缘检测和区域方法的医学图像分割算法

由于医学图像的复杂性,一般图像分割方法对于医学图像的分割效果并不理想.针对医学CT图像特点,提出了一种把边缘检测和基于区域方法相结合的图像分割算法,首先使用Sobel算子进行边缘检测,检测出目标可能的边缘像素集,并计算该点的平均灰度,然后利用该灰度及目标区域的连通性作为生长判别条件,利用区域生长法实现图像的准确分割.实验结果表明,该方法避免了单独使用边缘检测或基于区域法进行图像分割时的典型错误,结合了两者的优点,取得了感兴趣目标的良好分割效果.     

基于改进Mumfold-Shah模型的图像分割算法

针对传统图像分割方法中由于边缘模糊难以取得理想分割效果的问题,提出了一种基于改进Mumfold-Shah模型的图像分割算法.结合模糊C均值聚类算法对Mumfold-Shah模型进行改进,以提高图像的分割速度和分割的鲁棒性.实验结果表明:该算法具有可行性和有效性.     

Color image segmentation using mean shift and improved ant clustering

To improve the segmentation quality and efficiency of color image, a novel approach which combines the advantages of the mean shift (MS) segmentation and improved ant clustering method is proposed. The regions which can preserve the discontinuity characteristics of an image are segmented by MS algorithm, and then they are represented by a graph in which every region is represented by a node. In order to solve the graph partition problem, an improved ant clustering algorithm, called similarity carrying ant model (SCAM-ant), is proposed, in which a new similarity calculation method is given. Using SCAM-ant, the maximum number of items that each ant can carry will increase, the clustering time will be effectively reduced, and globally optimized clustering can also be realized. Because the graph is not based on the pixels of original image but on the segmentation result of MS algorithm, the computational complexity is greatly reduced. Experiments show that the proposed method can realize color image segmentation efficiently, and compared with the conventional methods based on the image pixels, it improves the image segmentation quality and the anti-interference ability.     

基于Itakura-Saito散度的图像分割法

针对Otsu阈值法仅适合图像目标和背景分布呈正态分布且两者像素量和方差要求基本相当的不足,提出了基于Itakura-SaitoS散度的图像阈值化分割新算法。实验结果表明,对有些图像采用Itakura-Saito散度的阈值法比传统Otsu阈值法能够获得较好的分割效果。     

水平集方法在CT肝脏图像分割中的应用

水平集方法在医学图像分割上有着广泛的应用。作者使用水平集方法用于CT肝脏图像的分割 ,并针对CT图像的特点 ,提出了一种结合图像灰度和曲线曲率信息的速度函数 ,实验结果表明该方法是有效的。