基于改进的K-均值聚类图像分割算法

K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。     

基于改进的K-均值聚类图像分割算法

K-均值聚类是一种被广泛应用的方法。本文提出了基于K-均值聚类的改进算法,并应用于图像分割。针对K-均值聚类算法对离群点的反应过强的缺点,通过替换中心点,比较代价函数,来达到改进划分结果的目的。实验结果表明,该方法能有效改善聚类中心,提高分类精度和准确性。     

基于K-均值与蚁群混合聚类的图像分割

针对单一聚类算法在图像分割中容易陷人局部最优或有过分割现象,造成分割精确度低等问题,文章提出了基于K-均值聚类和蚁群聚类相结合的新算法.新算法先将K-均值算法作快速分类,根据K-均值分类结果更新蚂蚁各路径上的信息素,指导其他蚂蚁选择,以提高蚁群聚类算法的运行效率.实验结果证明,新算法在图像分割处理的精确度上较单一的K均...     

基于K-均值聚类算法的图像区域分割方法

提出了一种自动确定聚类数目的K-均值聚类算法,并基于这种算法介绍了一种彩色图像区域分割方法。这种方法首先选择合适的彩色空间,抽取图像的像素点颜色、纹理及位置等特征,形成特征向量空间;然后,在此特征空间中,运用提出的方法进行聚类和图像区域分割;最后,抽取图像区域的特征。对提出的方法进行了详细的介绍,给出实验结果分析,并与相类似的方法进行了比较实验。实验结果表明,提出的图像区域分割方法具有分割速度快、效果好等特点,适合于基于图像区域检索系统,具有较强的实用价值。     

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。     

基于核的K-均值聚类

将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中,提出了一种核K-均值聚类算法,算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过一个非线性映射,映射到一个高维的核空间中,突出各类样本之间的特征差异,然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性,分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类,实验结果显示对于一些特殊的类分布数据,核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果。     

从神经切片图像中识别功能束类型的研究

提出一种采用多方向梯度及其二阶梯度描述神经切片图像的纹理特征,进而识别神经功能束类型的方法。首先,在神经切片图像随机选择一些像素,获得这些像素在邻域范围内4个方向上的梯度和二阶梯度的变化曲线;其次,提取这些曲线的周期和幅值作为描述这些随机选择像素邻域的特征;再次,采用粗糙K均值算法对这些随机选择像素进行聚类处理,从而把功能束区分为不同的类型;最后,分析了在此过程中两个参数对功能束类型区分结果的影响。实验结果表明,所提出的纹理特征描述方法可以准确区分神经切片图像中不同类型的功能束,所提出的识别算法不仅能有效识别神经功能束的类型,而且识别结果与所需设置的参数无关,因此,具有比较强的适应性。     

基于差分演化的K-均值聚类算法

传统的K-均值算法,因对初始聚类中心的选择敏感,存在容易陷入局部最优解的缺点,差分演化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了克服K－均值聚类算法的上述缺点,提出基于差分演化的K-均值聚类算法,该方法结合K－均值算法的高效性和差分演化算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题。通过实验结果表明,此算法能够有效改善聚类质量。     

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。     

基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究

将模糊K-均值聚类算法与核函数相结合,采用基于核的模糊K-均值聚类算法来进行聚类。核函数隐含地定义了一个非线性变换,将数据非线性映射到高维特征空间来增加数据的可分性。该算法能够解决模糊K-均值聚类算法对于非凸形状数据不能正确聚类的问题。     

基于聚类准则函数的改进K-means算法

K-means算法所使用的聚类准则函数是将数据集中各个簇的误差平方值直接相加而得到的,不能有效处理簇的密度不均且大小差异较大的数据集。为此,将K-means算法的聚类准则函数定义为加权的簇内标准差之和,权重为簇内数据对象数占总数目的比例。同时,调整了传统K-means算法将数据对象重新分配给簇的方法,采用一个数据对象到中心点的加权距离代替传统K-means算法中的距离,将数据对象分配给使加权距离最小的中心点所在的簇。实验结果表明,针对模拟数据集的聚类,改进K-means算法可以明显减少大而稀的簇中数据对象被错误地分配到相邻的小而密簇的可能性,改善了聚类的质量;针对UCI数据集的聚类,改进算法使得各个簇更为紧凑,从而验证了改进K-means算法的有效性。     

基于改进K-均值算法在彩色图像分割中的应用

如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点,文中提出不断对彩色图像采用最优阈值化进行一次粗分割提取最大目标区域,再利用改进的K-均值算法对提取目标子区域进行精确分割。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,并对噪声图像具有一定的鲁棒性。     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究

针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K means聚类和RANSAC的图像配准算法。该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K means聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准。实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度。     

基于改进引力搜索算法的K-means聚类

针对K-means算法的聚类结果极易受到聚类中心的影响而陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进引力搜索的K-means聚类算法。首先引入自适应概念,对引力系数衰减因子进行控制,提高算法的全局探索能力和局部开发能力;然后,引入免疫克隆选择机制,以便算法能够有效跳出局部最优,并通过对12个基准测试函数的实验验证改进引力搜索算法的有效性和优越性;最后,通过结合改进的引力搜索算法和K-means算法,提出一种新的聚类算法A2F-GSA-Kmeans,并在6个测试数据集上的实验表明,该算法具有较好的聚类质量。     

一种改进的代数神经网络电阻层析成像图像重建算法

本文以16电极的ERT系统为背景,从图像重建的稳定性和速度两方面对两相流场的图像重建算法优化进行实验室研究。针对电阻层析成像系统存在的软场特性、强非线性和不适定性,重建的图像质量差、计算时间长等问题。采用了一种将基于类支集函数的代数神经网络算法,将图像重建转变为一个严格对角占优的线性方程组的求解问题,以达到图像快速、准确的重建目的,该算法的求解过程稳定并具有良好的计算性能。同时针对大规模神经网络算法训练速度较慢的问题提出了分区域求解的改进方法。通过实验仿真分析,改进后的算法具有简化神经网络结构,比大规模神经网络运算速度快,误差小等优点,为电阻层析成像系统图像重建提供了新的有效方法。     

采用遗传算法的文本无关说话人识别

为解决在说话人识别方法的矢量量化(Vector Quantization,VQ)系统中,K-均值法的码本设计很容易陷入局部最优,而且初始码本的选取对最佳码本设计影响很大的问题,将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与基于非参数模型的VQ相结合,得到1种VQ码本设计的GA-K算法.该算法利用GA的全局优化能力得到最优的VQ码本,避免LBG算法极易收敛于局部最优点的问题;通过GA自身参数,结合K-均值法收敛速度快的优点,搜索出训练矢量空间中全局最优的码本.实验结果表明,GA-K算法优于LBG算法,可以很好地协调收敛性和识别率之间的关系.     

基于卷积神经网络的蜡染染色模拟

蜡染是中国少数民族的传统技艺,广泛流行于中国西南地区。蜡染模拟是针对布 料染色进行模拟,主要有裂纹模拟和布料染色模拟 2 个关键工作。此前的蜡染染色模拟方法只 能进行单色染色,且对晕染模拟效果不明显。因此,提出一种基于卷积神经网络的蜡染多色染 色方法。首先,使用基于距离变换的方法生成裂纹,并对裂纹的形状进行修正;然后,使用图 像标注软件 Labelme 对图像特定区域进行手动分割,以方便之后对其进行染色;最后,使用 PhotoWCT 算法对图像的特定区域进行染色,并利用内容图中的像素相似性来平滑染色后的结 果,使结果更接近真实的蜡染图像。实验结果表明,该方法能针对图像进行多色染色模拟,且 在晕染效果方面较之此前的方法有明显提升,更接近于真实蜡染图像。     

基于改进型聚类神经网络的图像分割

将聚类网络用于非监督的图像分割,提出了竞争层神经元的动态调整机制和返回式的非重复训练学习方案,实现了聚类数的自适应增加,解决了随机生成权值矩阵产生的死点问题,提高了算法的收敛性能。实验结果表明,改进的聚类网络的图像分割结果优于C-均值聚类算法和通常的聚类网络。