基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

基于蚁群优化的直觉模糊聚类脑MR图像分割

针对现有模糊C均值(FCM)聚类算法存在的对初始参数敏感、迭代速度慢,以及对噪声鲁棒性差等问题,提出将蚁群优化算法(ACO)与直觉模糊聚类相结合的方法用于分割脑部MR图像.该算法采用自适应蚁群优化算法获取初始聚类中心与聚类个数作为直觉模糊聚类的初始值,将融入了局部空间信息和犹豫度的直觉模糊聚类算法应用于含噪声脑部图像及脑肿瘤图像进行分割.实验结果表明该算法能够有效抑制噪声干扰且保存图像细节,相较于FCM及相关改进算法具有更高的分割精度和分割效率.     

结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究

针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。     

基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

融合全局最好和声搜索算法的模糊C均值聚类图像分割

针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法聚类数目难以确定,迭代速度慢,易陷入局部最优以及对聚类中心初始值的设置敏感等问题,提出一种融合全局最好和声搜索模糊C均值(GBHS-FCM)聚类算法。首先,利用全局最好和声搜索(GBHS)算法的全局性和鲁棒性的优点,得到初始聚类中心和聚类个数,再将其作为传统FCM聚类算法的初始聚类中心和聚类个数;其次,提出一种新颖的模糊聚类目标函数,将图像像素点邻域依赖特性考虑进来,与像素点灰度信息共同作用,增强了分割结果空间的连续性;此外,还采用了一种新颖的距离公式代替欧氏距离公式,增强了新算法对噪声的鲁棒性。仿真结果表明,新算法有效避免了传统FCM算法因初始聚类中心设置敏感而收敛到局部最优解,在聚类精度、速度和鲁棒性上均比传统FCM算法有所提高,针对具有不同特征的图像分割取得了较好的结果。     

结合FCM和RSF模型的医学图像分割方法

针对现有活动轮廓模型初始化敏感的缺点,提出一种新的基于区域的活动轮廓模型。该模型采用模糊c均值聚类(FCM)算法对图像进行预分割,将预分割结果二值化为种子标记矩阵,作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;引用RSF(Region-Scalable Fitting)模型的局部区域项作为能量项,提高了分割灰度分布不均匀图像能力;使用高斯滤波方法正则化水平集函数,避免了重新初始化过程,提高了分割效率。实验结果表明:该模型避免了初始化,具有分割结果精确、分割效率高的特点。     

一种改进的图像分割活动轮廓模型

C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。     

基于改进粒子群和自适应滤波的快速模糊聚类图像分割

为改进传统模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部收敛、抗噪性差、计算量大的问题,提出一种新的基于改进粒子群算法的快速模糊聚类图像分割方法(PSOFFCM);方法首先利用自适应中值滤波对图像进行滤波处理,增强算法的鲁棒性;然后,将图像像素灰度值映射到二维直方图特征空间,作为聚类样本,优化FCM的目标函数,减少图像分割的计算量;最后,利用PSO算法代替FCM的梯度迭代过程,减弱了算法对初始聚类中心的依赖,同时增强全局搜索能力;实验结果表明,该方法不仅克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,而且抗噪能力强,收敛速度快,分割精度明显优于传统FCM。     

基于分水岭变换和FCM的图像分割

针对分水岭变换算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类(FCM)的图像分割算法。该算法不仅解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了FCM算法初始值难以确定的不足。实验结果显示,该算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的方法。     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

快速稳定的局部二元拟合分割算法

基于局部区域信息的局部二元拟合(LBF)模型在处理弱边界或灰度不均匀的图像分割方面有一定优势,但该方法非常依赖于初始轮廓,不当的初始轮廓不仅会导致分割时间较长,甚至分割失败。针对这一不足,提出一种快速稳定的LBF模型。首先通过添加带有变权系数面积项的LBF模型进行初始分类以获取较好的初始轮廓,然后采用传统的LBF模型对图像进行进一步的分割。实验证明,在保证良好分割效果的前提下,该方法对初始轮廓的选择更加灵活,分割速度明显快于传统的LBF模型。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

结合显著性和边缘信息的水平集图像分割方法

针对 LBF 模型对初始轮廓的依赖性和对边缘的弱控制能力,研究了一种结合显著性和边缘信息 的水平集图像分割方法。首先,结合小波分析理论,基于视觉注意机制构造图像显著图;然后,利用小波分解 所描述的图像边缘信息,构造边缘检测函数,同自适应初始轮廓一起引入到 LBF 水平集模型中,并用有限差 分法进行数值求解。实验结果表明,提出的图像分割方法能有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响,对 合成图像、自然图像均有较好的分割结果,相较于其他传统方法具有更高的演化效率和分割质量。     

双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型

目的几何活动轮廓模型的标志性模型C-V模型及其改进LBF模型受到关注,然而这两个模型对初始轮廓曲线较强的依赖性使得模型在实际图像目标分割中表现出不稳定性或具有较高的时间复杂性。本文在对C-V模型及LBF模型的原理及对初始轮廓曲线的依赖特性进行分析的基础上,提出一种基于双重轮廓演化曲线的图像分割水平集模型。方法所提出模型的主要过程如下:1)通过设置内、外两条轮廓线,使模型在演化过程中分别从目标的内部和外部向目标边界逼近,两条轮廓线的设计原则简单,其分别位于目标的外部和与目标有重叠;2)两条轮廓线的演化走向是通过在模型中设置相关项自动控制的,即演化过程中通过最小化内、外轮廓之间的差异来自动控制两条轮廓曲线的演化趋向,使之同时从目标的内部和外部向目标边界逼近,并逐渐稳定于目标的边界。结果所提出的模型通过设置内部能量泛函项,避免了对符号距离函数的重新初始化;通过采用全局化的正则函数,增加了模型对复杂异质区域边界的捕捉能力;通过采用内、外轮廓线同时演化机制,避免了模型对初始轮廓线的过依赖性。结论所提出的模型很好地解决了传统基于区域的分割模型对轮廓曲线初始化的过依赖问题,对初始轮廓线的设置较为简单且具有较强的鲁棒性,对图像目标的分割较为准确和稳定。     

结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型

目的 LBF(local binary fitting)模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果。但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感。针对以上问题,结合全局和局部信息,提出"两阶段"活动轮廓模型。方法第1阶段,采用退化的CV(Chan-Vese)模型,利用图像的全局信息(灰度均值)快速为图像的目标大致定位;第2阶段,以第1阶段结束时的水平集函数的零水平集为第2阶段的初始轮廓,利用图像的局部信息(局部高斯拟合)得到更加精确的分割结果。结果实验结果表明,该"两阶段"活动轮廓模型保留了LBF模型分割灰度不均匀图像的能力。结论改进后的模型较LBF模型对各种初始轮廓(大小、形状、位置)有较强的鲁棒性,以及较强的抗噪性。     

基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法

传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。     

基于空间信息的可能性模糊C均值聚类遥感图像分割

可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的PFCM算法(SPFCM),克服了PFCM算法对含有较大噪声的图像分割效果不佳的缺点。通过对人工图像和IKONOS遥感图像进行分析,结果表明,SPFCM算法无论是在视觉上还是在分割正确率上都优于传统的FCM算法、PFCM算法及两种加入空间信息的FCM算法;对于含有高斯噪声和盐椒噪声的图像,平均分割正确率高达99.71%,是一种去噪效果较好的图像分割算法。     

图像局部交互熵分割模型的两步快速优化

目的 针对LCK（local correntropy-based K-means）模型收敛速度慢,提出新的基于LCK模型的两步快速分割模型。方法 两步快速分割模型包括粗分割和细分割。1）粗分割：先将待分割的原始图像下采样,减少数据量;然后使用LCK模型对采样后的粗尺度图像进行分割,得到粗分割结果及其相应的粗水平集函数。由于数据量的减少,粗分割步骤可以快速得到近似分割结果。2）细分割：在水平集函数光滑性约束下,将粗分割结果及其对应的粗水平集函数上采样到原始图像的尺度,然后将上采样后的粗水平集函数作为细分割的初始值,利用LCK模型对原始图像进行精细分割。因初始值与真实目标边界很接近,所以只需很少迭代次数就能得到最终分割结果。结果 采用F-score评价方法分析自然以及合成图像的分割结果,并与LCK模型作比较,新的模型F-score数值最大,且迭代次数不大于50。结论 粗分割步骤能在小数据量的情况下,快速分割出粗略的目标;细分割步骤在较好的初始值条件下,能够快速收敛到最终的分割结果,从而有效提高了模型的计算效率和精确性。本文算法主要适用于分割含有未知噪声及灰度非同质的医学图像,且分割效率高。     

结合分布度量统计建模的主动轮廓图像分割

图像分割是数字图像处理中不可或缺的关键步骤。为了解决传统主动轮廓模型针对非匀质图像分割结果不准确且分割效率低的问题,提出一种结合分布度量统计建模的主动轮廓图像分割算法。所提算法的能量驱动力兼顾了图像的全局统计建模信息和其他混合灰度分布信息,使得分割曲线能够更加精确地演化至目标边缘。分布度量能量驱动力定义为轮廓内外概率密度函数定义的比率距离的方差,该能量驱动力基于图像全局信息统计建模,能够更加精确地描述轮廓曲线内外的能量变化;混合灰度分布能量驱动力由图像灰度值与融合均值与中值的区域拟合中心的L2范数表示。将分布度量能量驱动力与混合灰度分布能量驱动力组合形成新的能量泛函,利用水平集方法和梯度下降法迭代求得该能量泛函的最小值,以获得最终的图像分割结果。与传统CV（Chan Vese）模型、LBF（Local Binary Fitting）模型等四种算法的图像分割结果相比,所提模型在主观视觉效果、对初始轮廓的敏感性、运行时间和迭次次数方面均具有较大优势。