基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法

加入邻域像素均值,对中智模糊聚类分割算法加以改进,以提高其抗噪性能。将各像素与其邻域像素均值相结合,形成二元数组,统计其出现的频次,由此构造二维直方图。通过对此二维直方图进行中智模糊聚类,实现图像分割。对标准灰度图像添加椒盐噪声和高斯噪声,用以验证改进算法的性能。视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法相比原中智模糊聚类分割法具有更好的抗噪能力和分割效果。     

基于超像素和密度峰值聚类的图像分割

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息，不能有效去除图像噪声，因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息，具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上，加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验，验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。     

基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法在图像分割中已获得广泛应用.为了克服传统FCM算法抗噪性能差的局限性,提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,通过建立包含邻域信息的适应度函数考虑像素之间的相互影响,利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,提出的算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.     

基于核空间马尔科夫随机场的图像模糊聚类

引入核函数,对马尔科夫随机场图像模糊聚类算法加以改进,即利用核函数把马尔科夫随机场的输入空间信息样本映射到高维特征空间,在特征空间完成聚类。对标准灰度图像添加高斯噪声和椒盐噪声,利用改进算法实现聚类,视觉效果及分割图像的峰值信噪比显示,改进算法的聚类能力、分类精度和抗噪性能均有提高。     

显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法。使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能。实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果。     

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。     

嵌入邻域像素的彩色图像鲁棒聚类分割算法

为提高彩色图像模糊聚类分割算法的抗噪性,给出一种嵌入像素邻域信息的彩色图像鲁棒聚类分割算法。为适合彩色图像分割,以协方差马氏距离代替模糊C均值聚类算法目标函数中的平方欧氏距离;将样本协方差矩阵行列式作为正则项融入聚类目标函数,以增强算法普适性;将邻域像素滤波信息嵌入聚类目标函数,以改善聚类算法的抗噪性能。针对噪声干扰彩色图像的分割测试结果表明,所给分割算法抗噪鲁棒性良好。     

彩色图像鲁棒聚类分割快速算法

给出一种具有鲁棒性的彩色图像聚类分割快速算法,以改善基于马氏距离聚类分割算法(MFCM)的实时性和抗噪性。利用彩色图像红、绿、蓝3通道分量构造三维直方图,统计出现频次不为零的灰度级组数目,用于取代像素值进行聚类。将图像像素邻域均值嵌入MFCM算法的目标函数,采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解表达式,可得相应图像分割聚类算法。随机选取伯克利标准图像库中3幅彩色图像,添加不同强度的高斯噪声,进行分割测试。实验结果表明,改进算法对噪声图像的分割具有一定鲁棒性,对无噪声彩色图像分割相比MFCM算法具有更高执行效率。     

结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法

针对传统的模糊C均值聚类算法未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想,提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法。此算法充分考虑像素的邻域特性,对隶属度函数做一定的修改,并将局部信息和非局部信息引入到数据和聚类中心的相异性测度中。实验结果表明,该算法能有效地分割图像,并具有较好的抗噪能力。     

改进的FCM聚类医学超声图像分割算法

为解决模糊C均值聚类算法在进行医学超声图像分割时聚类数目及初始聚类中心选取的问题,提出一种改进的模糊C均值聚类医学超声图像分割算法。算法根据医学超声图像的特点,首先将医学超声图像变换到灰度特征空间,然后根据医学超声图像的直方图特征峰值数目设置聚类数目,并将特征峰值设为聚类中心。最后,在灰度特征空间对医学超声图像进行病灶区域分割。仿真实验结果表明,算法能够准确、快速地分割出医学超声图像中的病灶区域。     

一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法

给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

改进的基于遗传模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类算法已广泛应用于图像分割领域,其本质是一种局部搜索算法,采用迭代爬山算法寻找最优解,对初始聚类中心敏感,很容易陷入局部极优值,且没有考虑图像的空间邻域信息,对噪声敏感。本文提出了改进的基于遗传模糊聚类的图像分割算法,利用遗传算法的全局寻优能力来克服FCM算法容易陷入局部极优值问题;并在FCM算法的目标函数中添加空间邻域信息来约束隶属度函数从而提高对噪声的鲁棒性,使分割更加符合期望。实验结果表明本文算法的有效性,图像分割时具有较强的抗噪能力和较好的分割效果。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果．基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正．由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度．这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果．     

基于蚁群及空间邻域信息的FCM图像分割方法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难以确定、搜索过程易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与改进的FCM聚类算法相结合,提出了一种基于蚁群算法的带有空间邻域信息的模糊C均值聚类图像分割算法.首先利用分水岭算法对图像进行初始分割,然后利用蚁群算法寻优,求得聚类中心和聚类个数,将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数进行模糊聚类.实验结果表明:由于聚类样本数量显著减少,很大程度上提高了聚类速度和抗噪能力,增强了算法的鲁棒性.     

基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割

针对区间值模糊聚类算法,提出基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割算法。利用迭代非局部均值算法去除图像中的噪声点,并在其上构造一个区间值模糊图像,然后设计两个区间值模糊聚类有效性函数作为多目标优化的适应度函数,并构造一个融合区间值模糊信息的最优解选取指标。在自然图像和刑侦图像上的实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时取得良好的分割效果。     

基于稀疏自表示的模糊聚类图像分割算法

为了提高噪声污染图像分割的鲁棒性,提出一种基于稀疏自表示的模糊C均值聚类图像分割算法。该算法首先将图像过分割为超像素,以超像素作为图像基元,对每一块超像素进行特征提取,所有超像素的特征组成图像的特征矩阵;其次建立特征矩阵的稀疏自表示模型,将其以自身为字典时的表示系数作为表示样本间相关性的判别特征矩阵;最后利用模糊C均值聚类算法聚类图像的判别特征矩阵,得到图像的分割结果。对人造图像、自然图像和遥感图像添加高斯噪声和椒盐噪声,实验结果表明,改进算法对噪声污染的图像有较好的分割质量,有一定的抗噪鲁棒性。     

基于SVM的SAR图像分割方法

先去噪再分割的SAR图像分割方法会损失有用的纹理信息,因此本文给出了一种直接对含噪SAR图像进行分割的方法.首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征,计算图像的灰度均值作为图像的灰度特征,然后用完全无监督的聚类算法进行分类,最后将特征值与类别标记作为支持向量机的训练样本,用训练后的分类器对图像进行分割.实验结果表明:本文所给出的方法在分割的准确性和抗噪性方面都优于几种有代表性的分割方法.     

结肠镜图像自动分割技术研究

提出了一种融合颜色、亮度、空间距离和纹理等特征的彩色结肠镜图像分割新算法.纹理特征采用一组Gabor滤波器对原始图像滤波后计算得到的分形维特征.利用基于元素问相似性的随机聚类方法对特征空间进行聚类.通过对图中的切割进行采样,自动获得最佳的类别数目,算法复杂度较低,其随机特性使得它具有抗噪声的鲁棒性.对多幅结肠镜图像进行分割实验,结果证实了该算法的有效性.