一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法

该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚类网络对该特征矢量集进行聚类,从而达到图像分割的目的.由于新方法不仅利用了图像...     

基于改进像素相关性模型的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中的研究热点和难点.基于局部信息的模糊聚类算法(FLICM)在一定程度上提升了模糊聚类算法的鲁棒性,但噪声强度较大时无法获得较好的图像分割效果.针对传统的模糊聚类算法分割精度不佳等问题,提出了改进像素相关性模型的图像分割算法.首先通过分析像素的局部统计特征,设计了一种新型的像素相关性模型,在此基础上...     

基于空间距离的快速模糊C均值聚类算法

针对传统的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时对孤立点、噪声点敏感性较强,聚类耗时随图像变大而快速增长等缺陷,基于临近元素空间距离的模糊C均值聚类算法即SFGFCM算法,采用核化的空间距离公式,计算出空间临近像素与考察像素的相似度Sij,然后用邻近像素灰度加权和计算出邻近信息制约图像,并进一步在邻近信息制约图像的灰度级统计的基础上进行聚类。该算法考察了临近像素灰度和位置等信息,并且它们之间取得了很好的平衡;不仅表现出较强的鲁棒性且很好地保留了原图像边缘等细节信息,提高了聚类精度,同时大大缩短了大幅图像的聚类时间。通过在合成图像、医学图像及自然图像上的大量实验,与传统算法对比该算法聚类性能明显提高,在图像分割上体现出了较好的分割效果。     

基于空间特征的谱聚类含噪图像分割

为克服传统谱聚类算法应用到含噪图像分割时易受到图像中噪声影响的问题,提出一种基于空间特征的谱聚类含噪图像分割算法。该方法利用图像各个像素的灰度信息、局部空间邻接信息及非局部空间信息设计像素的三维特征,通过引入空间紧致性函数建立像素特征点与其K个最近邻之间的相似性,进而利用谱聚类算法得到图像的最终分割结果。实验中采用含噪的人工图像、自然图像及合成孔径雷达图像与空间模糊聚类、规范切谱聚类和Nystrm方法3种算法进行对比实验,实验结果验证文中方法能克服图像中噪声影响并取得较满意的分割效果。     

基于遗传模糊核聚类的图像分割

针对红外图像的特点和模糊聚类算法对噪声、初始聚类中心敏感等问题,提出一种遗传模糊核聚类算法.该算法对红外图像像素灰度值进行全局的聚类分析并计算最优的聚类中心和隶属度矩阵,根据聚类结果和最大隶属度原则进行红外图像分割.通过实验验证,文中算法能较好地分割含高斯噪声、背景简单或复杂的红外图像.     

几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值（RFCM）相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccards系数和分割精度（SA）都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。     

基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法

近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割,利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度,利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。     

一种嵌入局部信息的快速KFCM聚类分割算法

针对核空间模糊局部C-均值聚类分割算法时间复杂性过大而不适合实时场合图像分割需要的问题,提出了一种核空间局部模糊C-均值聚类分割的快速算法。利用像素与其邻域像素之间的空间距离信息和灰度方差信息构造一种加权共生矩阵;将图像像素的一维直方图以及像素与邻域像素之间的二维共生直方图相结合构造了一种新的核空间模糊C-均值聚类分割目标函数,并对其推导获得隶属度和聚类中心迭代表达式;将图像像素采用该算法聚类所得隶属度进行邻域滤波处理,以便改善该算法的抗噪性能。实验结果表明,该分割算法相比核空间局部模糊C-均值聚类分割更有利于实时场合和大幅面图像分割的需要。     

基于谱分解的模糊C均值算法在彩色图像分割中的应用

针对模糊C均值聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优以及谱聚类算法无法处理样本量过大的问题,提出了一种将模糊C均值聚类算法与谱聚类算法相结合的模糊谱聚类算法应用于彩色图像分割。大致分为三步,第一步对图像进行预处理,将颜色空间由RGB空间转换为Lab空间;第二步对特征空间进行冗余模糊C均值聚类算法得到冗余类;第三步由冗余类的隶属度矩阵和聚类中心矩阵得到冗余类的特征空间,并根据贴进度和传递闭包将该特征空间转换为冗余类的相似度矩阵进行谱聚类,完成冗余类的合并。实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,模糊谱聚类算法对于初始值敏感问题、易陷入局部最优以及只能识别团状的蔟得到了很好的解决,从而使彩色图像分割结果更加合理。     

快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

自适应烟花算法下多维模糊C均值彩色图像分割

针对图像分割在自然场景中,分割精度不高和细节保持不够敏感,提出一种自适应烟花算法下的多维模糊C均值彩色图像分割算法。结合动态时间弯曲思想,以邻域像素相似特点构造弯曲曲线,得到多维相似距离和新的目标函数。在自适应烟花寻优算法下,找到最优聚类中心,最终达到对图像分割效果。实验表明,该算法与同类算法相比,对彩色图像有良好的分割效果,对图像的细节保持也不错。     

基于模糊C 均值图像抗噪分割方法的研究

针对含有噪声且光线不均的医学图像,提出了一种基于模糊C 均值聚类的图像分 割算法。模糊C 均值聚类算法描述简洁、易于实现、分割效果好,在图像分割应用领域得到了 快速发展,但也存在着对噪声敏感的问题。考虑到提取的医学图像数据中必定包含噪声,因此 通过修改目标模糊函数J(u, v),在引入像素点邻域信息的基础上,对邻域信息加入了惩罚因子。 弥补了传统模糊C 均值聚类算法的不足,使该方法对含有噪声的医学图像更加有效。实验分析 表明了算法的有效性和实用性。     

基于类间极大化的PCM聚类技术的图像分割方法

在图像分割的多种方法中,模糊C均值（FCM）聚类是最简单有效的。可能性C-均值算法（PCM）作为FCM的同类算法具有更佳的聚类性能和概率解释性,但无论是FCM还是PCM均受隶属度的约束影响使其对噪声点和野值点较为敏感。针对以上问题,提出了一种新的称之为类间极大化的PCM算法（MPCM）聚类算法。该算法考虑了对类间的惩罚,通过调控参数[λ],拉大类中心之间的距离,实现图像中像素点的最佳分类。给出了人工合成纹理图像、真实图像以及带有椒盐噪声的真实图像的实验,结果表明算法在图像分割效果上优于传统的聚类分析算法。     

基于直方图和模糊C均值的彩色图像分割方法

提出一种基于HSV空间的直方图和模糊C均值(FCM)相结合的彩色图像分割算法.首先将彩色图像转化到HSV空间,考虑到该空间的奇异性,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点,然后对非奇异点建立3D HSV颜色直方图,并用爬山算法筛选出峰值进行像素点FCM聚类,对奇异点则建立1D灰度直方图,筛选出峰值进行直方图FCM聚类,最后合并两种分割结果.实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定鲁棒性.     

结合空间信息的FCM聚类噪声图像分割方法

标准模糊C均值聚类算法由于没有考虑任何与图像空间连续性有关的信息,对噪声高度敏感,针对这一问题,提出一种基于图像空间信息的FCM聚类分割算法。该算法将图像像素的空间信息引入到相似性度量和隶属度函数中,其中空间信息由像素的相对位置和邻域内像素的特征决定。实验结果证明,该方法能有效地对含有一定噪声的图像进行分割,具有较好的抗噪性能。     

基于遗传模糊聚类的医学超声图像分割方法

医学超声成像技术以其实时性、无损性与廉价性等优点被广泛应用于医疗诊断,但由于其固有的斑点噪声和与组织相关的纹理特性使得医学超声图像的分割一直是一个难题。模糊C均值聚类算法（FCM）具有较强的抗噪声能力,能够较好地完成医学超声图像的分割任务,但其局限性在于对聚类中心的初值较敏感,当随机选取初始聚类中心时,很有可能使分割过程陷入局部极小,影响分割结果。利用遗传算法（GA）能够寻找全局最优解的特点,提出一种基于遗传算法寻找初始聚类中心的模糊聚类方法,应用于医学超声图像分割并取得了良好效果。