基于信息聚类的遥感图像分割

为解决经典聚类图像分割算法对聚类中心的依赖性和图像噪声的敏感性问题,提出了一种基于信息聚类的遥感图像分割方法.利用Gaussian分布建立同质区域内像素的概率分布,即假设每个同质区域内的像素都服从同一独立的Gaussian分布;结合Gaussian分布的特性建立像素对间灰度的联合分布.在此基础上,以互信息作为聚类算法的相似性测度,结合同质区域内以及同质区域间像素灰度的相似性建立目标函数,通过最大化求解上述目标函数,进而转化为迭代求解像素与同质区域的隶属度实现遥感图像分割.分别对模拟及真实遥感图像进行分割实验.结果表明:该方法不仅避免了聚类中心的选取,还降低了噪声敏感性,并且增强了图像分割的稳定性,从而验证了该方法的可行性及有效性.     

基于加权多核子空间聚类的图像分割方法

为了解决单核子空间聚类算法在图像分割任务中无法较好地处理数据非线性结构和噪声等问题，提出了一种基于非凸低秩子空间聚类的图像分割方法。首先，采用自适应形态学重构种子分割方法对梯度图像进行逐点最大值运算，将图像预分割为不同区域大小的超像素图像，弥补了超像素分割算法过度分割的缺陷；其次，对超像素块进行颜色特征提取，并堆叠成数据矩阵输入到多核子空间聚类算法中；再根据子空间表示求解系数矩阵，进而构造出亲和矩阵；最后，输入谱聚类中得到最终的分割结果。在公共数据集上的对比实验结果表明，所提方法取得了最佳的聚类性能和分割效果。     

基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法

在图像分割中谱聚类算法需要计算像素之间的相似度矩阵,构造数据量大,并且要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,计算比较耗时。针对这一问题,提出了一种基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法。算法结合图像特征信息在不同尺度上对谱聚类进行误差分析,设计了一种新的样本信息选取方案,并利用选取的图像信息直接创建稀疏相似度矩阵。理论分析以及图像分割实验结果表明,该算法能够有效降低谱聚类的计算复杂度,同时,提高了分割的准确性和鲁棒性。     

基于局部相似性测度的SAR图像多层分割

针对谱聚类算法计算复杂度高,不适用于合成孔径雷达图像分割的问题,利用谱聚类算法与权核k均值之间的等价性,提出一种基于局部相似性测度的SAR图像多层分割算法．首先提取图像中每个像素的小波纹理特征,利用每个像素点的纹理特征计算各自的局部尺度参数,进而构造像素点之间的邻接关系,然后利用最近邻规则对此邻接关系进行逐层合并,进行基础聚类和逐层细化实现像素点聚类,最终得到图像的分割结果．对人工纹理图像和SAR图像的分割结果表明了新算法避免了传统谱聚类算法对尺度参数的敏感性,获得了更优的分割性能．     

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.     

联合模型初始化独立谱聚类算法

针对原始谱聚类算法初始化敏感的缺点,提出了一种基于联合模型的初始化独立谱聚类算法并将其用于图像分割．通过引入联合模型可以充分利用待聚类数据所包含的空间邻近信息和特征相似性信息,得到更精确的聚类结果;通过引入K-调和平均算法克服了原始谱聚类算法对初始化的敏感性,从而得到更稳定的聚类性能．最后,通过对纹理图像和合成孔径雷达图像分割验证了新算法的有效性．     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

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。     

基于非局部信息的截集式PCM图像分割算法

提出一种基于非局部信息的截集式可能性C-均值聚类算法。该算法利用像素间的非局部空间邻域信息,将未被噪声污染的像素代替被噪声污染的像素,构造非局部空间约束项,并将该约束项添加到截集式可能性C-均值聚类算法的目标函数中,以实现图像的分割。对4种不同类型的图像进行分割测试,结果显示,该算法不仅保留了图像中更多的细节信息,而且提高了算法对噪声的鲁棒性和抗噪声能力。     

结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割

传统模糊聚类算法通常将像素光谱测度间的欧式距离作为相似性准则,其仅适用于同质区域内像素光谱测度呈对称分布的图像.同时,基于像素的图像分割算法极易受噪声干扰,导致该类算法难以适用于高分辨率遥感图像分割.因此,提出结合马氏距离的区域化模糊聚类遥感图像分割算法,该算法以Voronoi多边形为基本单元,令多边形内所有像素与该多边形具有同一类属性,并采用马氏距离定义非相似性测度.此外,在目标函数中引入马氏距离规则化项以控制聚类尺度,进而构建区域化高分辨率遥感图像分割模型.通过对合成及真实遥感图像分割结果的定性及定量分析,证明了提出算法具有较强的鲁棒性.     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

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.     

模糊逻辑和谱聚类的字符图像分割

为了从复杂背景中有效分离出字符图像,提出了一种基于模糊逻辑的谱聚类字符图像分割方法.利用最大信息熵准则获得模糊函数的参数,将原始图像模糊化;在模糊后的图像上建立像素间的相似矩阵,文本图像的纹理、灰度及像素间的距离是定义相似函数的依据,计算相似矩阵最小特征值对应的特征向量,并对其聚类划分;利用分类后的特征向量对相似矩阵进行划分,进而实现原图像的分割.实验结果表明:本文方法优于一般的阈值化分割方法,能够有效处理背景复杂的自然场景文本图像.     

采用联合相似度谱聚类集成的极化SAR分类

为了降低谱聚类算法尺度参数对分类结果的影响,避免Nystrm逼近导致的分类结果不稳定,提出了一种基于谱聚类集成的极化合成孔径雷达(SAR)地物分类方法.首先,利用像素间的空间关系和极化信息,将基于相干矩阵Wishart距离的相似性测度和基于极化特征矢量欧氏距离的相似性测度相结合,引入马尔可夫随机场势函数,构造谱聚类的相似性矩阵;然后,采用基于Nystrm逼近的谱聚类实现极化SAR数据的单次谱分类;最后,采用集成策略完成对极化SAR图像的地物分类.实验结果表明,该算法提高了分类精度,区域一致性保持较好,且分类结果稳定.     

基于相位信息与空间关系的路面裂缝检测

针对传统边缘检测算法的不足,分析路面裂缝低信噪比特点,提出了一种基于相位信息与区域空间关系的路面裂缝检测方法。首先,利用相位信息计算成对像素的相似性,并引入空间关系,使得位于边缘同侧的相似性增强,异侧的相似性减弱,然后应用谱方法进行聚类,完成裂缝边缘提取。实验结果表明方法有效。     

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。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间. 针对这些问题, 提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法. 自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数, 不需要人为事先给定, 并且确保全局收敛; 使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据; 使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题. 通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验, 对比k-means算法、GCUK算法, 结果表明该方法优势比较明显, 具有一定的实用性和先进性.     

基于空间分布支持向量机的图像分割

利用模糊聚类与支持向量机结合的方法,将图像的空间分布信息作为支持向量机的特征分量,并用模糊聚类获得的分类结果作为支持向量机的初始训练样本对图像的所有像素点进行分类,同一类中的像素点形成一个分割区域,以此获得图像分割.实验表明,该方法获得的图像分割效果较好,在一定程度上解决了特征维数过大所导致的维数灾难问题.