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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。 相似文献
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基于空间信息的可能性模糊C均值聚类遥感图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的PFCM算法(SPFCM),克服了PFCM算法对含有较大噪声的图像分割效果不佳的缺点。通过对人工图像和IKONOS遥感图像进行分析,结果表明,SPFCM算法无论是在视觉上还是在分割正确率上都优于传统的FCM算法、PFCM算法及两种加入空间信息的FCM算法;对于含有高斯噪声和盐椒噪声的图像,平均分割正确率高达99.71%,是一种去噪效果较好的图像分割算法。 相似文献
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结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文针对模糊C均值聚类没有考虑像素空间信息的不足,提出一种结合模糊C均值聚类与图割的图像分割方法。本文以图割理论为基础,考虑到像素的空间信息,建立一个关于标号的全局能量函数,以FCM聚类中心为终端建立多终端网络图,该网络通过 扩展移动算法求解全局最小或近似最小能量函数所对应的标号函数 ,在各类间重新划分所有像素点,实现目标正确分割。实验表明,本文方法在分割精度、性能、抗噪性等方面均有较大改进。 相似文献
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一种改进的模糊C均值聚类算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对经典的C均值聚类算法以及模糊C均值聚类算法所存在的两个方面的问题:一是算法对初始聚类中心的过分依赖性,通常的聚类算法往往对于不同的初始聚类中心会得到不同的聚类结果;二是算法需要预先知道实际的聚类数目,而在实际应用中,聚类数目却是未知的。基于此提出了模糊C均值聚类算法的一种改进算法,即在标准的模糊C均值聚类算法的基础上,给目标函数加入了一个惩罚项,使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和有效性。 相似文献
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结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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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。 相似文献
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Yang Jian 《数字社区&智能家居》2008,(Z2)
本文以灰度值的图像分割为基础,对模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)[1]和硬聚类进行了详尽的讨论,在此基础上对两者进行了比较,包括两者的迭代速度比较和两者的分割效果比较,聚类中心的初始化对迭代速度和分割效果的影响,并以此为基础对FCM聚类算法进行了改进。实验表明,改进的FCM聚类算法在迭代速度和分割效果方面都明显优于原始的FCM聚类算法。 相似文献
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模糊C均值( FCM)聚类算法最终形成的聚类质量会受到初始值的设定、簇的个数选定及参数选择等多方面因素的影响。文中对最近发表的5种代表性聚类有效性指数在不同的数据维数、聚类个数和参数等条件下对FCM的聚类有效性评价结果进行对比分析。实验结果表明基于类内紧致度和类间离散度比值的聚类有效性指数对数据维度及噪声较为鲁棒,基于隶属度的聚类有效性指数不适于高维数据等,上述结果可帮助研究人员在不同的应用环境下选择合适的模糊聚类有效性函数。 相似文献
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一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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提出了一种改进的K均值聚类图像分割方法。针对彩色图像的像素特征,利用Ohta等人的研究成果,选取能有效表示彩色像素特征的彩色特征集中的第一个分量作为图像像素的一维特征向量,用来替代经典K均值聚类图像分割中的灰度.大大降低了运算量。基于粗糙集理论的算法,求出初始聚类个数与均值。选用对特征空间结构没有特殊要求的特征距离代替欧氏距离,应用改进的K均值聚类算法对样本数据进行聚类,从而实现对彩色图像的快速自动分割。实验表明,该图像分割算法可有效提高图像分类的精度和准确度,并且运算代价小.收敛速度快。 相似文献
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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. 相似文献
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