基于半监督信息的截集式可能性C-均值聚类算法

截集式可能性C-均值(C-PCM)聚类算法将截集概念引入可能性C-均值(PCM)聚类算法中,明显改善了PCM的聚类中心重合问题,并能够对噪声和奇异点的数据进行有效聚类,但该聚类算法对小目标数据聚类时仍然存在聚类中心偏移的问题.针对此问题,该文将半监督学习机制引入C-PCM的目标函数中,通过部分先验信息来指导聚类过程,提出半监督截集式可能性C-均值(SS-C-PCM)聚类算法.为了提高彩色图像的分割效率和分割准确率,将差分进化超像素(DES)算法获得的图像空间邻域信息融入SS-C-PCM目标函数中,并利用彩色直方图重构目标函数,以降低算法的计算复杂度,进而提出基于差分进化超像素的半监督截集式可能性C-均值(desSS-C-PCM)聚类算法.通过人造数据和彩色图像分割的仿真并与多种相关算法进行对比,表明该文算法能够有效改善小目标数据的聚类效果,提高算法的执行效率.     

一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于ICA优化空间信息PCM的SAR图像分割

可能性C-均值(PCM)聚类算法提高了数据聚类的抗噪性能,但由于这种算法没有考虑数据的空间依赖特性,应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时,受SAR图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果。该文在PCM目标函数中引入空间相对位置信息和多尺度空间像素强度信息,这些空间信息取值由前次迭代优化的聚类结果确定,空间信息影响程度(影响因子)由免疫克隆算法(ICA)优化,实现了空间信息影响因子的自适应调整,优化了PCM聚类结果。实验将这种算法应用于人工合成图像和实际SAR图像的分割,结果表明该文所提出的算法对初始分割不敏感,具有强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割效果。     

区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法

现有的多目标进化聚类算法应用于图像分割时,往往是在图像像素层面上进行聚类,运行时间过长,而且忽略了图像区域信息使得图像分割效果不太理想。为了提高多目标进化聚类算法的分割效果和时间效率,该文将图像区域信息与部分监督信息引入多目标进化聚类,提出图像区域信息驱动的多目标进化半监督模糊聚类图像分割算法。该算法首先利用超像素策略获得图像的区域信息,然后结合部分监督信息,设计融合区域信息和监督信息的适应度函数,接着通过多目标进化策略对多个适应度函数进行优化得到最优解集。最后构造融合区域信息与监督信息的最优解评价指标,实现从最优解集中选取一个最优解。实验结果表明:与已有多目标进化聚类算法相比,该算法不但分割效果有所提升,而且运行效率得以提高。     

可能性模糊C-均值聚类新算法

模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.     

融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类图像分割

现有的直觉模糊聚类算法应用于图像分割时,往往只考虑图像的像素信息,忽略了图像的几何特征和区域信息,使得分割效果不太理想。为了提高直觉模糊聚类算法的分割性能,提出一种融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类算法。该算法首先对图像进行对称轴检测获取图像的对称特性,接着利用图像的对称特性进行对称像素的标签传递并改进像素对聚类中心的直觉模糊距离测度,然后设计一种混合标签传递半监督策略,对所有像素进行隶属度的估计并将其作为监督隶属度进行引入,随后构建融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类目标函数,通过聚类获得最终的分割结果。两个彩色图像库上的实验结果表明,该算法能够将目标从复杂背景中完整的分割出来,分割性能优于对比算法。      

快速自动模糊C-均值聚类彩色图像分割算法

针对传统模糊C-均值（FCM）聚类算法计算复杂度高、无法自动确定聚类数目的问题,提出了一种快速自动FCM聚类彩色图像分割算法。首先通过改进的简单线性迭代聚类（SLIC）超像素算法预分割图像,将传统基于单个像素的聚类转化为基于超像素区域的聚类,降低FCM计算复杂度;其次利用改进的密度峰值算法自动确定聚类数目,提高算法灵活性;最后,对超像素图像进行基于直方图的FCM聚类,完成图像分割。为验证所提算法的有效性,采用BSDS500、AID和MSRC公共数据库作为实验数据集,并与其他4种FCM分割算法进行了比较。实验结果表明,所提分割算法在分割精准度、模糊分割系数、模糊分割熵和视觉效果等方面均优于其他几种比较算法。     

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。     

基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类算法对噪声鲁棒性差的问题,提出一种基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法。将区域级信息加入FCM目标函数中,并用核度量方法代替传统欧氏距离,计算区域级空间信息与聚类中心的距离,提高算法对噪声的鲁棒性;用原始图像与区域级空间信息的绝对差的倒数和其本身约束原始图像和区域信息项,实现约束项参数的自适应选择;利用连通分量滤波,消除聚类结果中出现的过分割现象,提高分割精度。含噪合成图像和彩色图像实验表明,所提算法在模糊分割系数、模糊分割熵、分割精确度、平均交互比和归一化互信息等方面均优于其他几种聚类算法。     

结合模糊聚类与区域合并的彩色图像分割方法

提出了一种结合模糊聚类与区域合并的无监督彩色图像分割方法.首先,根据彩色图像建立对应的三维直方图,运用爬山法得到初始聚类中心和聚类数;然后,运用基于空间邻域像素的模糊均值聚类算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割结果;最后,应用提出的区域合并算法合并图像初始分割结果得到最终分割图像.仿真结果表明,算法的分割结果与人的主观视觉也有较好的一致性.     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节。     

核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法

为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。     

结合高斯回归模型和隐马尔可夫随机场的模糊聚类图像分割

为了克服经典模糊聚类图像分割算法对图像噪声的敏感性,该文提出结合高斯回归模型(GRM)和隐马尔科夫随机场(HMRF)的模糊聚类图像分割算法。该算法用信息熵正则化模糊C均值(FCM)的目标函数,再用KL(Kullback-Leibler)信息加以改进,并将HMRF和GRM模型应用到该目标函数中,其中HMRF模型通过先验概率建立标号场邻域关系,而GRM模型则在中心像素标号与其邻域像素标号一致的基础上建立特征场邻域关系。利用提出的算法和其它经典算法分别对模拟图像、真实SAR图像以及纹理图像进行了分割实验,并对分割结果进行精度评价。实验结果表明,该文提出的算法具有更高的分割精度。     

基于正则化的半监督等距映射数据降维方法

针对等距映射(ISOMAP)算法无监督,不能生成显式映射函数等局限性,该文提出一种正则化的半监督等距映射(Reg-SS-ISOMAP)算法。该算法首先利用训练样本的标签样本构建K联通图(K-CG),得到近似样本间测地线距离,并作为矢量特征代替原始数据点;然后通过测地线距离计算核矩阵,用半监督正则化方法代替多维尺度分析(MDS)算法处理矢量特征;最后利用正则化回归模型构建目标函数,得到低维表示的显式映射。算法在多个数据集上进行了比较实验,结果表明,文中提出的算法降维效果稳定,识别率高,显示了算法的有效性。     

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善分类数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,优化直觉模糊隶属度的计算方法,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)）、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints ,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM）、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM）等。      

基于二维直方图与FCM相结合的图像快速分割方法

基于二维直方图的模糊聚类分割方法,可以有效地抑制噪声。但是FCM(模糊C均值)算法用于图像聚类时最大的缺点是运算开销太大,进而限制了该算法在图像分割中的应用。通过构造合理的二维直方图,并筛选出符合规定条件的元素作为聚类样本,再结合FCM算法进行图像分割。实验结果表明该方法具有与基于一维直方图的模糊聚类分割方法速度相近,但却比其分割精度高很多的良好特点。