核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

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。     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

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。     

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。     

结合类内和类间距离的可能聚类分割算法

目的 为了进一步提高噪声图像分割的抗噪性和准确性,提出一种结合类内距离和类间距离的改进可能聚类算法并将其应用于图像分割。方法 该算法避免了传统可能性聚类分割算法中仅仅考虑以样本点到聚类中心的距离作为算法的测度,将类内距离与类间距离相结合作为算法的新测度,即考虑了类内紧密程度又考虑了类间离散程度,以便对不同的聚类结构有较强的稳定性和更好的抗噪能力,并且将直方图融入可能模糊聚类分割算法中提出快速可能模糊聚类分割算法,使其对各种较复杂图像的分割具有即时性。结果 通过人工合成图像和实际遥感图像分割测试结果表明,本文改进可能聚类算法是有效的,其分割轮廓清晰,分类准确且噪声较小,其误分率相比其他算法至少降低了2个百分点,同时能获得更满意的分割效果。结论 针对模糊C-均值聚类分割算法和可能性聚类分割算法对于背景和目标颜色相近的图像分类不准确的缺陷,将类内距离与类间距离相结合作为算法的测度有效的解决了图像分割归类问题,并且结合直方图提出快速可能模糊聚类分割算法使其对于大篇幅复杂图像也具有适用性。     

结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割

目的 针对模糊C-均值聚类图像分割方法存在的对初始值敏感及抗噪性能差的问题,提出一种结合基因表达式编程与空间模糊聚类的图像分割方法。方法 首先,利用基因表达式编程算法对图像进行初次分割,即将聚类中心编码成染色体,通过适应度评价引导搜索获得优化的聚类中心;然后在隶属度计算中引入空间函数,以初次分割结果作为初始值,使用空间模糊聚类对图像进行二次分割。结果 对加噪的合成图像和Berkeley图像的分割实验显示,本文方法在聚类划分系数（VPC）、聚类划分熵（VPE）和峰值信噪比（PSNR）等评价指标上总体性能优于经典的模糊C-均值聚类和空间模糊C-均值聚类分割算法,其中VPC值平均高出0.062 4和0.061 1,VPE值平均降低0.117 0和0.101 1,而PSNR值平均提升了约13.312 1 dB和3.308 4 dB;在对Berkeley图像库中的6幅图片的分割实验显示,本文方法对图像分割的VPC值均在0.93以上,相比两种对比方法平均提高0.157 6和0.013 3,VPE值保持在0.1附近,均低于对比方法,PSNR值平均提高2.896 3 dB和1.934 4 dB;在多目标分割实验上,随着聚类数目增加,3种方法的分割性能均有下降,但本文方法性能曲线最为平缓,受聚类数目的影响最小。虽然本文方法所需的运行时间略有增加,但求解所需的迭代次数却极大地减少。结论 本文提出的图像分割方法具有很强的抗噪性、更高的分割精度和稳定性,适用于需要更精确结果、对时间要求不高的分割场景。     

基于信息熵的FCM聚类算法

针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究.模糊C-均值(FCM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊C-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊C-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊C-均值的改进算法.实验结果可以表明,改进的模糊C-均值算法是有效的,能够表现出比模糊C-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果.     

一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法

针对现有鲁棒图形模糊聚类算法难以满足强噪声干扰下大幅面图像快速分割的需要，提出一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法。该算法将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间；采用待分割图像中像素邻域的灰度和空间等信息构建线性加权滤波图像，对其进行鲁棒核空间图形模糊聚类；并引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的二维直方图信息，获得鲁棒核空间图形模糊聚类快速迭代表达式。对大幅面图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试，实验结果表明:本文算法相比基于图形模糊聚类等分割算法的分割性能、抗噪鲁棒性和实时性有了显著提高。     

基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法研究

为进一步提高核模糊C-均值聚类算法的聚类性能,提出基于连续域混合蚁群优化的核模糊C-均值聚类算法(KFCM-HACO),使用HACO对KFCM算法的内核函数参数值和聚类中心进行优化,克服传统算法弊端,使核模糊C-均值聚类算法的目标函数最小化,加快算法的收敛速度.该优化算法在UCI数据集上的仿真实验及结果比较表明,KFCM-HACO算法的聚类性能优于传统的聚类算法,提高了聚类的准确性.     

新的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法及其应用

针对Krinidis和公茂果等提出的系列鲁棒模糊局部C-均值聚类算法存在聚类中心迭代公式缺乏严格数学理论基础的不足,于是将其聚类目标函数及其约束条件采用拉格朗日乘子法进行严格数学推导,从而获得最优解逼近的隶属度和聚类中心迭代表达式,并通过多次循环迭代实现图像聚类分割。实验结果表明,本文所建议的鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法是有效的,相比现有鲁棒模糊局部C-均值聚类分割算法更适合复杂遥感等图像的分割需要。     

密度敏感模糊核最大熵聚类算法EI北大核心CSCD

提出一种密度敏感模糊核最大熵聚类算法.该算法首先通过核函数将原始非线性非高斯的数据集转化为核空间数据集,然后利用核函数的相似性抵消不属于该聚类的样本数据在聚类过程中对聚类中心求解的干扰,消除正则化系数对聚类结果的影响,进而抑制传统最大熵聚类算法的趋同性.最后通过引入相对密度项,解决因样本数据在特征空间的分布差异而导致的聚类中心求解偏差问题,从而提高聚类结果的准确性.实验部分,本文讨论了算法参数间的关系以及对聚类结果的影响.通过与传统模糊C均值聚类算法、核模糊C均值聚类算法、最大熵聚类算法、最大熵规范化权重核模糊C均值聚类算法以及其他两种改进最大熵聚类算法的聚类结果进行对比分析,结果表明本文提出的密度敏感模糊核最大熵聚类算法的聚类性能明显优于其他算法.     

稳健模糊C-均值聚类算法在图像分割中的应用研究

模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中。由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感。针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出。通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项。本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点。     

基于连通核的鲁棒模糊C-均值聚类算法

提出一种新的鲁棒核模糊C-均值聚类算法.将连通核与AFCM(Alternative fuzzy C-means)聚类算法相结合,给出基于连通核的核AFCM:CRKFCM(Connectivity kernel based robust fuzzy C-means).CRKFCM一方面有效地利用了连通核,可以对任意形状数据聚类,且避免了核参数的选取问题;另一方面在特征空间使用非欧氏距离,可以有效地处理含噪声数据的聚类问题.实验结果表明,与原有的AFCM和连通核硬C-均值(CKHCM,Connectivity kernel based hard C-means)聚类算法相比,新算法在处理噪声环境中的任意形状聚类问题方面更有效.     

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。