基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法

模糊C-均值（FCM）聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效,但存在着受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小的缺点。将粒子群优化算法（PSO）与模糊C-均值聚类算法相结合,实现了基于粒子群模糊C-均值聚类的图像分割算法。实验表明,该方法具有搜索全局最优解的能力,因而可得到很好的图像分割结果。     

基于混合粒子群优化算法的聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法易陷入局部最优和算法收敛速度慢等问题,提出了一种新的基于混合粒子群优化的模糊C-均值聚类算法.新算法在基本粒子群优化的模糊C-均值聚类算法的基础上结合了遗传算法的交叉、变异算子及混沌优化算法,并引入逃逸算子.仿真结果表明,该算法有效地避免了通常聚类方法易出现的早熟现象,同时也具有较快的收敛速度和较高的准确度.     

混沌粒子群与模糊聚类在图像分割中的应用

模糊C均值聚类算法是目前使用最广泛的模糊聚类算法,但是该算法也有其局限性,比如在迭代过程中对初始值非常敏感,极容易陷入局部极小值,以至于得不到最佳聚类结果。将粒子群优化算法应用到模糊C均值聚类算法中,提出一种基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法。它能够利用粒子群算法强大的全局寻优能力避免算法收敛于局部极值,最大程度上达到全局最佳聚类结果。为了避免粒子在迭代过程中停滞,该算法引入了混沌变量,以当前的全局最优位置来产生一个混沌序列,用混沌序列中拥有最优适应值的粒子随机代替当前粒子群中的一个粒子。将基于混沌粒子群的模糊C均值聚类算法应用于图像分割中,实验结果表明该算法能够有效地分割图像,并具有良好的鲁棒性和适应性。     

基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法

为了解决模糊C-均值(FCM)聚类算法的固有缺陷,提出基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类算法(CPSO-FCM).针对FCM对聚类初始值的敏感度问题,辅以粒子群算法以避免随机选取的聚类数和聚类中心所导致的结果不一致.通过引入混沌序列,在粒子的位置和速度上与原有粒子群优化算法所得计算值加以比较,取优者.这样不仅能够提高算法全局搜索能力,也可有助于粒子跳出局部最优.同时定义加速因子与逃逸算子对粒子移动速度加以优化,以加速收敛.实验结果表明,CSPO-FCM算法稳定性强,收敛速度快,且聚类的准确率高,效果较好.     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于随机权重粒子群和K-均值聚类的图像分割

K-均值聚类具有简单、快速的特点,因此被广泛应用于图像分割领域。但K-均值 聚类容易陷入局部最优,影响图像分割效果。针对K-均值的缺点,提出一种基于随机权重粒子 群优化(RWPSO)和K-均值聚类的图像分割算法RWPSOK。在算法运行初期,利用随机权重粒 子群优化的全局搜索能力,避免算法陷入局部最优;在算法运行后期,利用K-均值聚类的局部 搜索能力,实现算法快速收敛。实验表明：RWPSOK 算法能有效地克服K-均值聚类易陷入局 部最优的缺点,图像分割效果得到了明显改善;与传统粒子群与K-均值聚类混合算法(PSOK) 相比,RWPSOK 算法具有更好的分割效果和更高的分割效率。     

基于粒子群优化算法的模糊聚类分析

提出一种基于模糊C-均值算法和粒子群优化算法的混合聚类算法,该算法利用粒子群优化算法全局寻优的特点,有效地克服了模糊C-均值算法对初始值敏感、易陷入局部最优的缺点.实验表明,该算法具备良好的聚类效果.     

量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。     

基于模拟退火粒子群算法的FCM聚类方法

针对模糊C-均值（FCM）聚类算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的缺点,提出了一种基于模拟退火粒子群优化的模糊聚类算法。该算法利用粒子群强大的全局寻优能力和模拟退火算法跳出局部极值的能力,克服了模糊C-均值聚类算法的不足。实验表明,该算法有很好的全局收敛性,能够较快地收敛到最优解。     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题.为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心:由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度.实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割.     

基于改进布谷鸟优化的模糊聚类图像分割

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种应用非常广泛的聚类算法,但是它受初始聚类中心影响较大,容易陷入局部最优。 在标准布谷鸟算法(CS)的基础上 提出改进布谷鸟优化算法(ICS),将发现概率P由固定值转变成随迭代次数逐渐减小的变量,这样不仅可以提高搜索种群的质量,而且保证了算法的收敛。因此,可以将改进布谷鸟优化算法用于FCM算法聚类中心生成的过程(ICS_FCM),从而有效地避免FCM陷入局部最优。改进的算法具有良好的聚类效果和运行速度。实现基于改进布谷鸟优化的FCM图像分割,并与基于模拟退火的FCM算法(SA_FCM)进行对比。由实验结果可知,该算法(ICS_FCM)不仅取得了较好的分割效果,效率上也有明显的提高。     

基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法

针对局部空间信息的模糊C-均值算法（WFLICM）中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM),在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法（Canopy-NLWFLICM）,可以在NLWFLICM算法聚类前,对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。     

基于全局优化搜索算法的图像分割研究

基于聚类的图像分割算法中,由于模糊C-均值算法需要初始化,并且目标函数存在许多局部极小点,如果初始化落在目标函数的局部极小点附近,就会造成算法收敛到局部极小.为了解决此问题,采用全局优化搜索算法,提出了将全局优化搜索技术引入进来对模糊C-均值算法加以改进,分析了在不同初始条件下,对许多样本的聚类分析时,全局优化搜索算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加有效,通过仿真实验验证并对算法性能进行理论分析.     

融合万有引力和局部熵的FCM算法

为了克服传统模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法特征描述单一、易受复杂灰度影响而出现误分割的缺点, 将万有引力和图像局部熵融入到FCM算法。算法首先引入图像局部信息熵来描述节点(像素点)间的特征, 同时计算新节点的同质值; 其次, 将该同质值看做新节点的质量, 节点之间通过万有引力算子形成关联, 使节点灰度特征和节点空间位置特征有效结合, 以此解决传统FCM算法节点特征描述孤立的缺陷。最后, 对三类典型的灰度分布不均的医学图像进行仿真实验, 结果表明改进算法获得了更加精确的分割结果。     

粒子群模糊聚类方法在病理图像分类中的应用

结合模糊C均值(FCM)算法局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,使算法有很强的全局搜索能力.同时,采用Markov随机场与模糊聚类的耦合策略计算适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心,并将该方法应用于病理图像的分割.与传统的处理方法进行了比较,结果表明,该聚类更为准确且对病理图像的分割效果比原算法效果更好,但对于如何减少算法的运算量仍需作深入研究.     

基于特征散度的自适应FCM图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。