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。     

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。     

基于灰度空间特征的模糊C均值聚类图像分割

模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感.因此提出一种改进的算法,在传统的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计来构造新的隶属函数,对图像进行聚类分割.该方法不仅有效地抑制了噪声的干扰,而且把错分类的像素很容易的纠正过来.对两种类型的含噪图像的实验结果表明该方法对噪声具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性.     

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。     

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。     

结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法.该方法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属.实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力.     

结合形态学重建与隶属度滤波的FCM分割算法

传统的模糊C均值聚类(FCM)算法对噪声敏感,常引入局部空间信息来提高FCM算法对图像分割的鲁棒性,但局部空间信息的引入往往需要大量迭代局部空间邻域内像素和聚类中心之间的距离,导致计算复杂度高.为此,提出一种基于形态学闭合重建和隶属度滤波的FCM算法.首先引入形态学闭合重建算法,充分利用局部空间信息来优化数据的分布特征,提高算法的抗噪性并保留图像细节;再通过FCM算法对重建图像的灰度直方图进行聚类;最后利用隶属度滤波修正隶属度矩阵以避免大量的迭代计算.在合成图像和医学图像上进行实验的结果表明,该算法不仅取得了较好的分割效果,而且所需的时间更短、对噪声的鲁棒性更强.     

结合[k]-means的自动FCM图像分割方法

针对图像分割中模糊C均值算法（FCM）无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。     

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.     

基于模糊C均值聚类的遥感图像分割方法

在遥感图像分割领域,模糊C均值聚类算法得到了广泛的应用。但存在计算量大、易受噪声干扰等缺点。针对以上缺点对快速模糊C均值聚类算法进行了改进。首先利用一维灰度直方图进行快速模糊C均值聚类降低计算量;然后在此基础上根据像素的邻域特性构造新的隶属度函数;最后根据新的隶属度函数对每个像素进行分类。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并具有较强的抗噪能力。     

A fast and robust image segmentation using FCM with spatial information

Automated segmentation of images has been considered an important intermediate processing task to extract semantic meaning from pixels. In general, the fuzzy c-means approach (FCM) is highly effective for image segmentation. But for the conventional FCM image segmentation algorithm, cluster assignment is based solely on the distribution of pixel attributes in the feature space, and the spatial distribution of pixels in an image is not taken into consideration. In this paper, we present a novel FCM image segmentation scheme by utilizing local contextual information and the high inter-pixel correlation inherent. Firstly, a local spatial similarity measure model is established, and the initial clustering center and initial membership are determined adaptively based on local spatial similarity measure model. Secondly, the fuzzy membership function is modified according to the high inter-pixel correlation inherent. Finally, the image is segmented by using the modified FCM algorithm. Experimental results showed the proposed method achieves competitive segmentation results compared to other FCM-based methods, and is in general faster.     

基于模糊C均值聚类的多分量彩色图像分割算法

以模糊C均值(FCM)聚类理论为基础,选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,提出了一种新的多分量彩色图像分割算法。该算法首先结合数据分布特点确定出H分量与I分量的初始聚类中心;然后利用FCM聚类技术对H分量、I分量进行分类处理,以得到不同分量的像素点隶属度;最后,将所得到的不同分量像素点隶属度组织成2维特征,并以此进行模糊聚类图像分割。实验结果表明,该算法可有效提高图像分割效果,其分割结果优于传统FCM聚类图像分割方案。     

Robust fuzzy clustering-based image segmentation

The fuzzy clustering algorithm fuzzy c-means (FCM) is often used for image segmentation. When noisy image segmentation is required, FCM should be modified such that it can be less sensitive to noise in an image. In this correspondence, a robust fuzzy clustering-based segmentation method for noisy images is developed. The contribution of the study here is twofold: (1) we derive a robust modified FCM in the sense of a novel objective function. The proposed modified FCM here is proved to be equivalent to the modified FCM given by Hoppner and Klawonn [F. Hoppner, F. Klawonn, Improved fuzzy partitions for fuzzy regression models, Int. J. Approx. Reason. 32 (2) (2003) 85–102]. (2) We explore the very applicability of the proposed modified FCM for noisy image segmentation. Our experimental results indicate that the proposed modified FCM here is very suitable for noisy image segmentation.     

Distance metric-based time-efficient fuzzy algorithm for abnormal magnetic resonance brain image segmentation

Image segmentation is one of the significant computational applications of the biomedical field. Automated computational methodologies are highly preferred for medical image segmentation since these techniques are immune to human perception error. Artificial intelligence (AI)-based techniques are often used for this process since they are superior to other automated techniques in terms of accuracy and convergence time period. Fuzzy systems hold a significant position among the AI techniques because of their high accuracy. Even though these systems are exceptionally accurate, the time period required for convergence is exceedingly high. In this work, a novel distance metric-based fuzzy C-means (FCM) algorithm is proposed to tackle the low-convergence-rate problem of the conventional fuzzy systems. This modified approach involves the concept of distance-based dimensionality reduction of the input vector space that substantially reduces the iterative time period of the conventional FCM algorithm. The effectiveness of the modified FCM algorithm is explored in the context of magnetic resonance brain tumor image segmentation. Experimental results show promising results for the proposed approach in terms of convergence time period and segmentation efficiency. Thus, this algorithm proves to be highly feasible for time-oriented real-time applications.     

图像分割的快速模糊c均值聚类算法

提出了一种快速有效的图像模糊c-均值(FCM)聚类分割方法。该方法一方面通过特征映射减少数据量,另一方面通过调整算法的计算步骤以减少迭代过程的存储量,从而大大缩短图像分割的运行时间。应用于图像分割的实验结果表明新算法在保持原有FCM分割效果的同时大大缩短了CPU时间。     

光照鲁棒的模糊C均值聚类显微图像分割

传统的模糊C均值FCM聚类图像分割算法在显微图像分割中由于没有考虑光照不均匀的影响而降低了分割的效果,为此,提出了一种光照鲁棒的FCM显微图像分割算法。该算法用正交基函数的线性组合模拟不均匀光照,并引入到FCM算法的目标函数中,进行图像的模糊分割。算法不仅降低了非均匀光照对分割效果的影响,还可以同步估计不均匀光照场。实验结果表明,该方法非常有效。     

利用空间信息的核模糊C均值聚类算法

模糊聚类,特别是模糊C均值聚类算法（FCM）广泛地运用到图像的分割中。但是传统的算法未对数据对特征进行优化,亦未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想。在FCM目标函数中引入核函数,用内核引导距离代替传统的欧式距离,同时考虑到邻近象素的影响,增加了空间约束项,提出了利用空间信息的核FCM算法。通过对模拟图和仿真脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以有效的分割含有噪声图像。     

Fuzzy c-means clustering with non local spatial information for noisy image segmentation

As an effective image segmentation method, the standard fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm is very sensitive to noise in images. Several modified FCM algorithms, using local spatial information, can overcome this problem to some degree. However, when the noise level in the image is high, these algorithms still cannot obtain satisfactory segmentation performance. In this paper, we introduce a non local spatial constraint term into the objective function of FCM and propose a fuzzy cmeans clustering algorithm with non local spatial information (FCM_NLS). FCM_NLS can deal more effectively with the image noise and preserve geometrical edges in the image. Performance evaluation experiments on synthetic and real images, especially magnetic resonance (MR) images, show that FCM_NLS is more robust than both the standard FCM and the modified FCM algorithms using local spatial information for noisy image segmentation.