图像分割中模糊聚类数目的确定

尽管模糊聚类是一种无监督的分类，但目前的FCM类型的算法却要求聚类原形参数的先验知识（原型数目及类型），否则算法就会产生误导，这就限制了在图像分割中的应用。因此需要对聚类数目给出一个判断算法。通过对图像的灰度直方图中加入它的梯度信息，提出了灰度一梯度的二维直方图。该方法能有效地抑制噪声的干扰，更准确地得到聚类数目．使模糊聚类完全无监督化。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法

基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。     

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。     

基于图论的快速FCM图像分割算法

研究基于图论的最短路径算法与加权直方图方法,结合快速模糊聚类思想,提出一种改进的快速模糊C-均值(FCM)图像分割算法。利用最短路径算法对图像进行初始化处理,使处理后的灰度值准确反映邻域像素对原像素的影响。通过加权直方图改变灰度变化剧烈区域像元在图像分割中的影响程度,并自适应寻找初始聚类中心。实验结果表明,该算法能快速准确地分割图像,具有较强的抗噪性。     

基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法

传统的FCM图像聚类法由于需要大量先验知识和聚类速度的原因,大大限制其在图像分割领域的应用.提出一种基于小波分解和模糊聚类相结合的图像分割算法,首先对图像进行小波变换,对于L空间得到的灰度图像利用小波多尺度分解的性质得到特征图像,利用此特征图像的一维灰度信息采用模糊C均值聚类(FCM)算法,并自动确定FCM算法聚类数和聚类中心从而完成聚类的无监督化,实现对经小波分解后的特征图像的高效快速分割.     

区间模糊谱聚类图像分割方法

近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法

针对噪声图像模糊性的本质，提出了基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法。采用直觉模糊集描述噪声图像包含的不确定性信息，将图像的灰度信息转换到直觉模糊域进行处理；将模糊核聚类拓展为直觉模糊核聚类，在图像的直觉模糊域进行聚类；通过高斯核函数和欧氏距离分别对像素8-邻域的灰度和空间信息进行建模，综合平衡灰度和空间信息对聚类的作用，并将其作为惩罚项加入到直觉模糊核聚类的目标函数中；通过梯度下降法，推导了迭代求解算法；通过典型的合成图像和自然图像分割实例，验证了所提算法的有效性和鲁棒性。     

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。     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。     

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。     

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。     

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。     

Optimal-selection-based suppressed fuzzy c-means clustering algorithm with self-tuning non local spatial information for image segmentation

Suppressed fuzzy c-means clustering algorithm (S-FCM) is one of the most effective fuzzy clustering algorithms. Even if S-FCM has some advantages, some problems exist. First, it is unreasonable to compulsively modify the membership degree values for all the data points in each iteration step of S-FCM. Furthermore, duo to only utilizing the spatial information derived from the pixel’s neighborhood window to guide the process of image segmentation, S-FCM cannot obtain satisfactory segmentation results on images heavily corrupted by noise. This paper proposes an optimal-selection-based suppressed fuzzy c-means clustering algorithm with self-tuning non local spatial information for image segmentation to solve the above drawbacks of S-FCM. Firstly, an optimal-selection-based suppressed strategy is presented to modify the membership degree values for data points. In detail, during each iteration step, all the data points are ranked based on their biggest membership degree values, and then the membership degree values of the top r ranked data points are modified while the membership degree values of the other data points are not changed. In this paper, the parameter r is determined by the golden section method. Secondly, a novel gray level histogram is constructed by using the self-tuning non local spatial information for each pixel, and then fuzzy c-means clustering algorithm with the optimal-selection-based suppressed strategy is executed on this histogram. The self-tuning non local spatial information of a pixel is derived from the pixels with a similar neighborhood configuration to the given pixel and can preserve more information of the image than the spatial information derived from the pixel’s neighborhood window. This method is applied to Berkeley and other real images heavily contaminated by noise. The image segmentation experiments demonstrate the superiority of the proposed method over other fuzzy algorithms.     

结合空间邻域信息的SAR图像变化检测

SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现,由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰,从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法,根据对数比法和均值比法的各自特点,构造了一种新的差异图生成方法,并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进,来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明,与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比,提出的算法具有较高的检测精度,不但能有效地抑制噪声影响,同时能较好地保留图像细节信息。     

基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法

标准的FCM算法对大数据样本集进行聚类时极为耗时,而且对噪声比较敏感。针对其缺点,提出了一种基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法,该方法考虑了图像像素点的灰度信息和邻域的均值信息及中值信息,其次考虑了样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性和实时性的需求。     

基于模糊Gibbs随机场聚类二维直方图的核磁共振图像分割

针对人脑组织结构的不确定性和模糊性,提出模糊Gibbs随机场聚类与二维直方图相结合的分割方法。该方法首先利用均值、方差及邻域属性对隶属度函数进行定义,并建立模糊Gibbs随机场;然后以模糊Gibbs随机场作为先验知识、最大后验概率为判别准则来确定每一个像素的类归属以及它属于该类的隶属度,同时用模糊类的质心来更新类中心;最后将类中心引入二维直方图方法中,找到每个类之间的各个阈值点对图像进行分割。通过实验表明该算法能够准确分割出各种脑组织,对噪声的鲁棒性、结果的准确性及平滑性相对于模糊C均值(FCM)算法都有了很大的提高。     

基于模糊颜色空间聚类的图像检索方法

鉴于图像信息固有的复杂性和不精确性,引入了模糊化的机理对HSI颜色模型的颜色信息进行模糊量化,得到关于颜色特征的模糊直方图,并应用Robust的视觉采样聚类方法对其进行聚类和匹配,取得了较为满意的结果。     

用于图像分割的粗糙集改进模糊聚类方法

采用一种新的基于粗糙集理论的图像分割算法。通过提取直方图的外层,以及计算像素点周围的局部模糊程度来更新粗糙度。使用局部模糊粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。从粗糙集理论意义上来说,直方图的外层与上近似有关,而直方图取值与下近似有关。该方法通过对比传统的聚类分割算法和刘华军的改进算法,大大降低了时间复杂度,聚类效果显著。实验证明,该方法收敛性较强,运行时间较短,且具有良好的分割效果。