基于模糊规则的印刷图像专色分色研究

现有印刷图像专色分色技术已经不能满足印前处理效率和印刷质量要求,针对这一现状,提出了一种模糊C-均值聚类算法(FCM)。该算法基于像素分类,它首先对图像的灰度级进行模糊聚类,得到图像的聚类中心,然后根据每个像素点的灰度级,依照最大隶属度原则将各个像素点归于相应的类别中。实验证明,采用FCM 对印刷图像进行分割具有直观、易于实现的特点,实现了较好的分割效果。     

结合[k]-means的自动FCM图像分割方法

针对图像分割中模糊C均值算法（FCM）无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。     

一种快速的模糊局部C-均值聚类分割算法

针对模糊局部C-均值聚类算法计算复杂度高且对大数据样本集进行聚类时极为耗时的特点,提出了快速的模糊局部C-均值聚类分割算法。该算法将目标像素点与其邻域像素点构成的共生矩阵引入模糊局部C-均值算法,得到新的聚类隶属度和聚类中心表达式。对像素分类时,利用邻域像素隶属度进行滤波处理,进一步改善了算法的抗噪性。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性的需求,相较于模糊局部C-均值聚类算法,该算法具有更好的分割性能和实时性,能更好地满足实际场合图像分割的需要。     

结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。     

基于模糊隶属度空间约束的FCM图像分割

针对模糊C均值(FCM)算法对噪声较为敏感,提出了基于隶属度空间约束的FCM图像分割方法,该方法将隶属度空间约束关系引入到FCM目标函数,在新的目标函数中,像素点的隶属度不仅仅与FCM标准目标函数有关,还与其领域像素点的隶属度有关。由于融合了图像像素点的空间信息,反映了领域像素点间的隶属度关联信息,因此该算法具有较强的杭噪性能。     

基于MS-FCM算法的MR图像分割方法

针对传统模糊C-均值(FCM)聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题,提出一种用于MR图像分割的改进算法MS-FCM。针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性,在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波,以降低噪声对聚类精度的影响。模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以提高图像分割精度。     

一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

模糊C-均值算法（fuzzy C-means,FCM）对图像噪声敏感,只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息,造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题,将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中,扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中,使得每次迭代前,隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑,最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强,能够获得较为理想的图像分割效果。     

基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割

研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率.针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一种改进的FCM聚类的火灾图像分割方法.方法选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,根据数据分布特点确定色度分量H和亮度分量Ⅰ的初始聚类中心,分别在直方图特征空间进行模糊聚类处理,并利用像素的空间信息对模糊隶属度函数做了改进,最后在由两分量的模糊隶属度组成的二维特征空间上进行火灾图像分割.实验结果表明,算法可排除高亮区域的干扰,准确分割出火焰区域,为后续的火灾识别提供重要依据.     

基于改进模糊核聚类的红外图像分割

针对传统模糊核聚类在红外图像分割方面存在的问题,提出了一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法.在模糊核聚类的基础上引入了红外图像像素点的空间约束关系和邻域隶属度相关性,并定义了隶属度约束强度指数修正隶属度函数,可有效抑制红外图像分割结果中的噪声和野值.实验结果表明,与传统的分割结果相比,这种考虑邻域隶属度相关性的空间约束模糊核聚类算法可有效地对红外图像进行分割,准确完整地分割出了目标,达到了令人满意的结果.     

结合形态学重建与隶属度滤波的FCM分割算法

传统的模糊C均值聚类(FCM)算法对噪声敏感,常引入局部空间信息来提高FCM算法对图像分割的鲁棒性,但局部空间信息的引入往往需要大量迭代局部空间邻域内像素和聚类中心之间的距离,导致计算复杂度高.为此,提出一种基于形态学闭合重建和隶属度滤波的FCM算法.首先引入形态学闭合重建算法,充分利用局部空间信息来优化数据的分布特征,提高算法的抗噪性并保留图像细节;再通过FCM算法对重建图像的灰度直方图进行聚类;最后利用隶属度滤波修正隶属度矩阵以避免大量的迭代计算.在合成图像和医学图像上进行实验的结果表明,该算法不仅取得了较好的分割效果,而且所需的时间更短、对噪声的鲁棒性更强.     

空间模糊C均值聚类的神经切片图像分割方法

周围神经切片显微图像具有背景复杂、区域不连续和光照不均匀等特点,应用经典的图像分割算法难以取得有效的分割结果。通过结合初始隶属度概率函数和空间距离来设计空间函数而得到的SFCM聚类算法,并提出SFCM彩色图像分割方法。把图像从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间。采用聚类有效性分析指标在直方图快速FCM算法中为HSI各分量确定分类数目和获取SFCM初始化参数。对HIS各分量分别进行SFCM聚类,合并各分量并转换回RGB彩色空间以显示结果。实验结果表明,与标准FCM聚类分割算法相比,新方法能更有效地分割区域不连续的神经切片显微图像。     

基于Type-2模糊聚类的图像分割算法

模糊C均值算法是图像分割的常用方法,但该算法对噪声非常敏感。为此,提出一种新算法,在模糊C均值算法基础上引进Type-2模糊理论,以提高算法的分割准确性和鲁棒性。该算法对模糊C均值算法中每一个样本的隶属度进行分段线性拉伸,利用拉伸的结果作为一个新的隶属度函数,并用该函数对图像进行分割。实验结果表明,该算法准确性较高,且具有良好的抗噪能力。     

快速模糊C均值聚类的图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类算法广泛应用于图像的自动分割,但标准的FCM算法存在计算量大,运算速度慢等问题。对FCM算法进行改进,提出了一种快速FCM图像分割算法(FFCM),该算法将图像从像素空间映射到其灰度直方图特征空间,并在此基础上,充分利用像素的邻域特性,对隶属度函数做一定改进,实验结果表明该算法能快速有效地分割图像,并具有较好的抗噪能力。     

基于HSI空间模糊聚类的彩色图像分割新方法

模糊C均值(FCM)被广泛应用于彩色图像分割中,但传统的模糊C均值由于没有考虑空间信息,因此对噪声特别敏感。针对此问题,提出了一种在HIS颜色空间结合像素邻域空间信息的模糊聚类新方法。实验结果表明,此方法对高噪声图像有较好的处理结果。     

基于模糊C均值聚类的比色传感器阵列图像分割算法

结合当前比色传感器阵列多样性、不稳定等特点,并针对当前现有的阵列图像分割算法中或者效率低,或者易受光照环境影响等现状,本文在模糊C均值聚类算法基础上,提出了一种图像分割算法.该算法首先通过HSI颜色空间下I分量在行、列投影实现图像网格划分,并结合局部阵列点图像的平滑直方图信息解决了FCM算法聚类条件初始化的难题.其次,为了提高阵列点图像分割结果的准确度,该算法通过目标函数引入了不同权重系数的H分量和I分量,实现了色彩信息的引入.通过图像分割效果测试,本文所提出的图像分割算法在所有阵列点图像分割中展示了96.54%的总体最优分割精度,可以有效、准确地实现比色传感器阵列图像的目标提取.     

湿地遥感图像分割算法设计及实现

提出了一种结合熵和模糊C均值的聚类分割方法。模糊C均值（FCM）聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感,基于二维直方图的模糊C均值聚类算法除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点邻域的空间信息,可有效地抑制噪声;在目标函数中引入熵项则能更好地抑制噪声和外围点对类中心估计的影响。实验分析结果表明,算法对湿地遥感图像的分割效果优于FCM算法。     

A fast and robust image segmentation using FCM with spatial information

Automated segmentation of images has been considered an important intermediate processing task to extract semantic meaning from pixels. In general, the fuzzy c-means approach (FCM) is highly effective for image segmentation. But for the conventional FCM image segmentation algorithm, cluster assignment is based solely on the distribution of pixel attributes in the feature space, and the spatial distribution of pixels in an image is not taken into consideration. In this paper, we present a novel FCM image segmentation scheme by utilizing local contextual information and the high inter-pixel correlation inherent. Firstly, a local spatial similarity measure model is established, and the initial clustering center and initial membership are determined adaptively based on local spatial similarity measure model. Secondly, the fuzzy membership function is modified according to the high inter-pixel correlation inherent. Finally, the image is segmented by using the modified FCM algorithm. Experimental results showed the proposed method achieves competitive segmentation results compared to other FCM-based methods, and is in general faster.     

基于直方图相关性约束的快速多阈值FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度.由于借助了基于模糊集的图像分割技术--模糊C均值算法实现多阈值图像分割,考虑到了每个像素对...     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割改进方法

基于二维直方图的模糊聚类分割方法,可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类的最大缺陷是运算开销太大,从而限制了该算法在图像分割中的应用。针对这个问题,本文将改进抑制式FCM算法拓展到二维空间,在保持空间信息的基础上,引入了自适应抑制因子来修正不同大小的隶属度,减少了数据的聚类次数,实验结果表明该方法提高了聚类的速度,又有很好的聚类效果。     

基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法

针对光照变化和阴影对图像分割的不利影响问题,提出了一种基于矢量量化和区域生长的彩色图像分割新算法。该算法不仅考虑了彩色图像的颜色信息,而且也考虑了彩色图像的空间信息。该算法首先利用一种修改的GLA算法对彩色图像进行量化,并根据彩色图像量化的结果选取种子像素;然后基于矢量角相似性准则,并结合像素空间邻接信息,对每一个种子像素进行区域生长;最后利用模糊C-M eans算法来对未能归类的剩余像素进行分类。实验表明,该算法不仅可以在很大程度上克服光照变化及阴影对图像分割的不利影响,而且分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性。