基于直觉模糊的ISODATA算法

ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并,但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性,其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目,有其自身的缺点,而直觉模糊则弥补了传统模糊理论不足。结合直觉模糊和ISODATA优点,将与隶属度和非隶属度相关的判定函数作为分类度量,提出了一种基于直觉模糊的ISODATA算法,结合实际改进了隶属度函数,以区域为待分类样本以提高算法速度,将其应用到图像分割,经实验证明了算法的有效性。     

参数自适应的可变类FLICM灰度图像分割算法

为解决传统FLICM算法需人为给定图像聚类数的问题,基于该算法通过聚类中心描述聚类的特点,设计以聚类中心为操作对象的分裂合并操作,以实现可变类图像分割.在此基础上定义分裂合并操作的接受率,不但能够有效避免算法陷入局部极值,促进其快速收敛,同时有利于参数阈值的自适应.分别利用所提出算法和传统ISODATA算法分割模拟图像和灰度纹理图像,对其结果的定性定量分析验证了所提出算法的有效性和普适性.     

一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA（迭代自组织的数据分析算法）相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。     

基于ISODATA算法的彩色图像分割

基于统计模式识别中非监督学习动态聚类算法ISODATA算法^[1]，将彩色图像（RGB空间）中由像素的R、G、B分量组成的三维矢量看作待分类的模式样本，定义相似度函数作为类间合并和分裂的依据，通过设定初始参数进行迭代，考虑聚类算法应用于图像分割的一些具体问题并加以改进，最后将图像分割成互不相交的区域，取得了良好的效果。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

改进的快速模糊聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法用于图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但是存在计算量大、运算速度慢、抗噪能力差等问题,为解决上述问题提出了一种改进的快速FCM算法(FFCM),方法将空间信息融入到标准FCM算法中,将图像从像素空间映射到其厌度直方图特征空间,实现了快速聚类,然后在快速聚类的基础上,充分利用像素的邻域特性,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,对隶属度函数做一定改进.实验结果表明,既能快速有效地分割图像,又具有较好地抗噪能力.     

图像分割的改进的加权模糊聚类算法

利用模糊聚类算法对图像进行分割是一种比较经典的方法,但是标准的FCM算法并没有考虑像素的空间信息对聚类结果的影响。利用S函数将空间信息转为模糊聚类算法的目标函数的权值,从而使目标函数更合理。实验结果表明,改进算法较标准的FCM算法具有更好的分割效果。     

FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类中心集是随机选取的,从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。提出了一种改进的基于多项式求解的FCM(PFCM)算法,该算法基于求解多项式的根来确定数据集初始聚类中心集,很好地解决了数据初始聚类中心集问题,使数据初始聚类中心集代表了数据集类别的特征,在此基础上,采用FCM算法得到聚类中心集的近似最优解。     

基于改进模糊C均值的海面目标图像分割算法

提出一种图像分割算法,解决水面无人艇在执行目标跟踪与识别任务过程中的图像快速准备分割问题。首先使用均值滤波算法对彩色的海洋背景图像进行滤波,同时利用其非参数性得到图像的聚类中心和类别数,并以此作为初始化参数进行图像的模糊C均值聚类,在此基础上进行大津法Otsu二值化处理实现目标提取。使用BSDS500标准数据集和海洋背景图像对算法的分割效果及效率进行验证,与传统的模糊C均值算法、脉冲耦合神经网络算法、自适应遗传算法以及马尔科夫随机场算法进行对比的结果显示了该算法的有效性。     

一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法

FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。     

区域化模糊均值高分辨率彩色遥感影像分割方法

基于像素模糊?? 均值算法(FCM) 及其改进算法难以解决高分辨率遥感影像中地物目标光谱测度相似性减弱和几何噪声增大带来的分割难题, 提出一种基于区域的FCM算法. 该方法利用Voronoi 几何划分将影像域划分为子区域, 并用子区域拟合地物目标的几何形状. 在此基础上, 定义区域FCM目标函数, 通过迭代最小化该目标函数实现高分辨率遥感影像分割. 实验结果表明, 与基于像素的FCM和增强FCM方法相比, 所提出方法可以更加精确地实现高分辨率遥感影像分割.

     

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。     

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。     

自适应多维特征减少的模糊C-均值遥感图像分割算法

针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题,提出了一种自适应特征减少的图像分割算法。首先对源图像进行超像素分割,将获得的超像素作为算法的基本操作对象。其次,提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征,并使用加权像素值来表示超像素的特征。再者,将模糊分离度量加入到FRFCM(feature-reduction fuzzy C-means)模型中,构造特征减少分割算法。该算法可以自动选择有用特征。最后对分割算法进行优化,获取最终分割结果。通过遥感图像分割实验表明,提出算法能有效分割遥感图像,在分割准确度、运行时间、消除噪声影响等性能方面优于其他同类算法。     

遥感图像分割中的信息割算法

提出了一种改进的信息割（MIC）算法。首先证明了信息割（IC）模型与Cauchy-Schwarz cut（CScut）等价,并通过图谱方法给出IC目标函数优化问题的最优解;其次利用 图像中像素点间的灰度和空间关联性,在IC算法的基础上提出一种MIC算法,该算法首次使用联合灰度信息和空间位置信息的Parzen窗函数来估计概率密度函数,降低了图像中灰度 变化对图像分割的影响。加噪合成图像及遥感图像分割实验结果表明MIC算法较IC算法具有更好的抗噪性能,且与图谱方法相比计算复杂度显著降低。     

彩色遥感图像的一种边缘检测算法研究

针对彩色遥感图像的复杂性、模糊性和噪声强等特点,提出了一种基于多方向模糊形态学梯度的彩色遥感图像边缘检测算法.算法在模糊域中用多个不同方向的结构元素,对彩色遥感图像进行模糊形态学梯度运算以检测彩色遥感图像边缘,不但能检测出具有方向性的真实边缘,还能有效抑制无方向性的噪声.实验证明,该算法对彩色遥感图像进行边缘检测的有效性.     

基于集对分析的半监督ISODATA聚类

提出一个基于集对分析的半监督ISODATA聚类算法,用于网络异常检测。在三方面进行了改进：首先,算法能够直接处理字符数字混合属性的数据,并使用集对分析来计算数据记录之间的距离;其次,算法同时处理有标号和无标号的数据,并利用少量的有标号数据来指导算法的分裂过程;最后,将算法的输入参数减少到只有两个。在KDD99入侵检测数据集上的实验结果显示,该算法获得了95.62%的检测率和1.29%的误报率。