基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于模糊聚类的国画图像分割研究

国画图像分割是图像理解、计算机视觉等研究领域的重要内容。文章根据国画颜色有限性的特点以及视觉的颜色聚类特性,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)的国画图像分割算法,实现对国画图像的分割。算法根据中国国画颜色以墨色为主,以墨破色的特点,通过选取国画图像每个像素点的灰度颜色特征,计算各像素点到各个聚类中心之间的欧式距离,并利用模糊C均值聚类的方法更新聚类中心,聚类结束后得到分类后的图像;再利用分类图像标识出分割图像,从而实现国画图像的分割。通过实验得出,算法有效地保证了各区域图像的完整,提高了分割的精确度。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

基于模糊聚类遗传算法的图像分割方法研究

图像分割是图像处理和图像分析的关键步骤,在图像工程中占据重要地位.模糊C均值聚类(FCM)算法是一种经典的模糊聚类分析方法,但其算法初始聚类原型是随机选取的,从而造成算法性能强烈地依赖聚类原型的初始化,将遗传算法强大的通用性应用于模糊聚类算法,对模糊聚类中心进行编码,然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数,选择适当的交叉率和变异率,最终实现基于模糊聚类遗传算法的图像分割.采用这种方法一方面能较好地解决模糊聚类对初始化敏感的问题,又能在一定程度上提高了分割速度.实验结果表明,该算法具有良好的分割效果.     

基于空间约束的模糊核聚类红外图像分割

提出了一种基于空间约束的模糊核聚类红外图像分割算法.首先将图像映射到特征空间,在特征空间内进行模糊聚类,针对红外图像中存在的噪声点和野值等干扰问题引入了像素点的八邻域局部空间约束信息,并定义了像素分类可靠性指数修正隶属度函数在整个图像范围内分析像素分类的合理性,其中像素分类可靠性指数包括像素分类灰度可靠性指数和像素分类距离可靠性指数.实验结果表明,这种考虑局部空间约束和整体空间约束的模糊核聚类算法可更有效地对红外图像进行分割.     

结合形态学分水岭的模糊聚类图像分割方法

图像分割是将图像分成各具特性的区域,并将感兴趣的目标提取出来的技术,是图像分析和计算机视觉中非常重要的研究内容。根据图像单一的属性标准对图像进行分割会产生过分割的现象,不容易提取到图像中有用的信息。结合数学形态学分水岭算法先对图像进行分割,得到了对图像的初步处理结果,再利用模糊聚类方法对分水岭分割产生的图像进行后处理,使得灰度信息相同或相近的点聚合在一起,得到了较好的图形轮廓。     

基于改进模糊C-均值聚类算法的图像分割

在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。     

快速空间邻域信息的中智模糊聚类分割算法

为了克服传统的模糊C-均值聚类算法抗噪性能差的局限性,在中智模糊聚类基础上提出了一种新的基于邻域信息的中智模糊聚类图像分割算法.将中智集合引入模糊C-均值聚类算法,转化为一个优化问题.通过建立局部邻域信息约束的函数考虑像素之间的相互联系进行图像分割.通过对灰度图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试,其测试结果表明,该算法得到的图像分割结果更稳定、边界更平滑且具有较强的噪声抑制能力.     

结合低秩表达的模糊均值聚类图像分割方法

针对FCM图像分割方法易受噪声干扰,分割效果不佳的问题,提出了一种结合低秩表达的模糊C均值聚类图像分割方法,首先针对图像中的各类噪声,利用低秩表达模型对其进行去噪处理,消除噪声对于后续分割的影响,其次提出新的聚类中心获取规则,从而能够避免随机确定中心位置而造成的迭代速度慢、容易陷入局部最优的问题。与传统方法的实验表明,文章所提方法能够有效对图像实施分割,对不同类噪声具有较好的鲁棒性。     

基于形态学操作和模糊聚类技术的超声图像分割

针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了多尺度形态学操作和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用多尺度形态变换提取图像的结构特征,通过对不同尺度结构特征数量的统计分析,估计图像中噪声尺度大小,并修改不同尺度结构特征的强度,从而实现对图像局部对比度的增强和噪声抑制.同时,使用新的模糊C均值聚类算法对增强后图像进行分割,从而进一步地减少图像中噪声对分割的影响,完成超声图像的有效分割.实验结果表明该方法对超声图像的分割是有效的.     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

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。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。     

基于二维直方图的图象模糊聚类分割方法

本文提出了一个基于二维直方图的图象分割模糊聚类方法,它除了考虑象素点的灰度信息外还考虑了象素点与其邻域的空间相关信息,利用模糊C均值(FCM)聚类算法得到象素点的隶属度,并由各象素点的隶属度实现图象分割.实验结果表明,本文提出的方法与Otsu法和熵函数法相比,错分的象素点数大约减少了四分之三.     

PIC24单片机在轧机液压缸行程检测上的应用

介绍了一种代替传统轧机液压缸行程测量的新方法,并以一款PIC24单片芯片为例,配合涡街流量计,详细描述了系统的工作原理、主要特点和软硬件设计,总结了现场实际使用情况。     

基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类高分辨率遥感影像分割算法

本文利用隐马尔可夫随机场和高斯模型分别建立标号场和特征场的邻域关系,提出了基于隐马尔可夫高斯随机场模型的模糊聚类分割算法。该算法用隐马尔可夫随机场模型定义先验概率,并将该先验概率作为尺度控制因子引入到KL（Kullback-Lerbler）信息中,在目标函数的定义中,KL信息作为规则化项,其系数表示算法的模糊程度。在基于高斯模型的后验概率中,像素相关性被定义在空间和谱间,并用该概率的负对数值表征像素点到聚类中心的非相似性测度。通过对合成遥感影像和高分辨率遥感影像进行分割实验,证明了算法的有效性和普适性。     

直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割

本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化．获得一个最佳模糊约束Ｃ划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化．文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题．最后给出了几个典型的实验．理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点     

模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割

基于模糊分割、模糊分割子集的概念提出一种新的具有模糊选择多分氕 Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络用于解决原有选择多分辨率网络结构存在的样本子集不、误差逐层传递等总是为了便于对原有网络缺陷的分析及使新的算法更具一磐性,将Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络作为聚类分割算法的特例,从集合论的角度对聚类分割问题的基本概念及算法加以定义,将新的网络用于灰度图像分割,实验表明该方法有效地改善了分割效果。     

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.