改进的模糊C均值聚类的图像分割算法

传统FCM算法仅考虑了图像像素的灰度信息,因此在分割含噪图像时效果较差。为了克服传统FCM算法的局限性,提出一种基于空间邻域信息的二维模糊聚类算法,该算法利用图像像素灰度和邻域灰度组成的二维直方图中对角线元素受噪声影响较小,反映图像中相对稳定的信息,且运算只与图像的灰度级数目有关的特征,实现噪声图像的分割。实验结果表明,该算法在分割含噪图像时,不仅提高了传统FCM算法的分割效果,且分割速度明显加快。     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法

针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整.     

结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。     

基于塔形信息的空间约束FCM图像分割算法

为使传统模糊C均值(FCM)算法更加适用于图像分割,提出一种基于塔形信息的空间约束图像分割算法。引入塔形结构减少运算时间,并将其用于求解隶属度,在FCM算法的目标函数中,添加不含任何参数的约束项,以约束像素邻域空间信息。实验结果表明,该算法能保留图像的细节信息,提高图像的分割质量。     

基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究

模糊C均值聚类算法（FCM）在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。     

基于混沌量子遗传改进的模糊C均值聚类算法

针对标准FCM对噪声和初值敏感的问题,提出一种基于实数编码混沌量子遗传算法(RCQGA)的改进的加入空间信息的FCM算法。该算法在解空间内将实数染色体通过反向变换映射到量子位,采用量子位概率指导的实数交叉与混沌变异相结合的方法对实数染色体进行演化搜索。将RCQGA与结合空间邻域信息的FCM相结合,用改进的FCM算法的目标函数建立适应度函数,利用混沌量子遗传算法搜索全局最优解,代替传统FCM的基于梯度下降的迭代爬山过程,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优和对噪声敏感的问题,并在此基础上实现了对遥感图像的聚类分割。实验结果表明,该算法对于遥感图像显示了较好的分割效果和较强的抗噪能力。     

融入空间信息的医学图像优质分割

传统的FCM分割算法只考虑到图像的灰度信息,而忽略了灰度的空间信息,对于迭加了噪声的图像,难以得到准确的结果。从马尔可夫随机场（MRF）中得到启示,考虑到图像灰度信息及其空间分布出发,提出了一种新的基于邻域（Neighbor）信息FCM分割算法,即NFCM算法。实验结果表明该算法所得到的目标图像的边界特征保持完好,图像边界细腻、连续且定位性能好。     

基于局部隶属度和邻域信息的GIFP-FCM图像分割算法

基于一般化的模糊划分GIFP-FCM聚类算法是模糊C均值算法(FCM)的一种改进算法,一定程度上克服了FCM算法对噪声的敏感性,但由于其没有考虑图像的邻域信息,对含有较大噪声的图像分割效果不理想。为此,提出将局部隶属度和局部邻域信息等引入到GIFP-FCM算法的目标函数中,通过重新计算每个像素的局部隶属度和邻域信息,较好地克服了噪声影响。利用该算法对合成图像、脑图分割的实验结果表明,对于含有高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的图像,新算法得到的划分系数值最大,划分熵最小,是一种去噪效果较好的图像分割算法。     

一种融合邻域信息的模糊C-均值图像分割算法

模糊C-均值算法（fuzzy C-means,FCM）对图像噪声敏感,只考虑了图像数值信息而忽略了邻域空间信息,造成最终的图像分割结果不精确。为了克服FCM存在的问题,将图像局部信息与非局部信息融入到多测度模型中,扩充了原本聚类的单一测度。另外将先验概率引入隶属度矩阵中,使得每次迭代前,隶属度矩阵中像素点的邻域信息都被充分考虑,最后添加一个邻域隶属度惩罚项修正聚类结果。实验证明:该算法对噪声鲁棒性强,能够获得较为理想的图像分割效果。     

基于改进模糊C均值聚类的光伏面板红外图像分割

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,这对红外光伏面板图像的分割始终是一个巨大的挑战.为了解决传统的模糊C均值（FCM）聚类算法易受到初始聚类中心不确定的影响和不考虑空间信息的问题,提出了一种基于模糊C均值改进的聚类分割算法,该算法利用直方图的特点确定初始聚类中心,同时在传统的模糊C均值（FCM）和模糊核C均值算法（KFCM）的基础上,利用像素之间的空间信息和邻域像素之间的关系改进传统FCM聚类目标函数,从而推导出新的目标函数.实验结果表明,该算法在分割质量和效果上与Otsu算法、文献[20]的自适应k-means算法及模糊核C均值算法（KFCM）相比,过分割和错分割率明显降低,且分割效果非常接近手动分割图.     

基于模糊隶属度空间约束的FCM图像分割

针对模糊C均值(FCM)算法对噪声较为敏感,提出了基于隶属度空间约束的FCM图像分割方法,该方法将隶属度空间约束关系引入到FCM目标函数,在新的目标函数中,像素点的隶属度不仅仅与FCM标准目标函数有关,还与其领域像素点的隶属度有关。由于融合了图像像素点的空间信息,反映了领域像素点间的隶属度关联信息,因此该算法具有较强的杭噪性能。     

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。     

Novel modified fuzzy c-means algorithm with applications

Fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm has been widely used in many medical image segmentations. However, the conventionally standard FCM algorithm is noise sensitive because of not taking into account the spatial information. To overcome the above problem, a novel modified FCM algorithm (called FCM–AWA later) for image segmentation is presented in this paper. The algorithm is realized by modifying the objective function in the conventional FCM algorithm, i.e., by incorporating the spatial neighborhood information into the standard FCM algorithm. An adaptive weighted averaging (AWA) filter is given to indicate the spatial influence of the neighboring pixels on the central pixel. The parameters (weighting coefficients) of control template (neighboring widow) are automatically determined in the implementation of the weighted averaging image by a predefined nonlinear function. The presented algorithm is applied to both artificial synthesized image and real image. Furthermore, the quantifications of dental plaque using proposed algorithm-based segmentation were conducted. Experimental results show that the presented algorithm performs more robust to noise than the standard FCM algorithm and another FCM algorithm (proposed by Ahmed) do. Furthermore, the results of dental plaque quantification using proposed method indicate the FCM–AWA provides a quantitative, objective and efficient analysis of dental plaque, and possesses great promise.     

SOM and fuzzy based color image segmentation

Spatial information enhances the quality of clustering which is not utilized in the conventional FCM. Normally fuzzy c-mean (FCM) algorithm is not used for color image segmentation and also it is not robust against noise. In this paper, we presented a modified version of fuzzy c-means (FCM) algorithm that incorporates spatial information into the membership function for clustering of color images A progressive technique based on SOM is used to automatically find the number of optimal clusters. The results show that our technique outperforms state-of-the art methods.     

Image Segmentation Based on Adaptive Cluster Prototype Estimation

An image segmentation algorithm based on adaptive fuzzy c-means (FCM) clustering is presented in this paper. In the conventional FCM clustering algorithm, cluster assignment is based solely on the distribution of pixel attributes in the feature space, and does not take into consideration the spatial distribution of pixels in an image. By introducing a novel dissimilarity index in the modified FCM objective function, the new adaptive fuzzy clustering algorithm is capable of utilizing local contextual information to impose local spatial continuity, thus exploiting the high inter-pixel correlation inherent in most real-world images. The incorporation of local spatial continuity allows the suppression of noise and helps to resolve classification ambiguity. To account for smooth intensity variation within each homogenous region in an image, a multiplicative field is introduced to each of the fixed FCM cluster prototype. The multiplicative field effectively makes the fixed cluster prototype adaptive to slow smooth within-cluster intensity variation, and allows homogenous regions with slow smooth intensity variation to be segmented as a whole. Experimental results with synthetic and real color images have shown the effectiveness of the proposed algorithm.     

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.     

基于核函数与马氏距离的FCM图像分割算法

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低易受噪声影响的问题,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空间距离量度;最后,利用改进后的算法对图像进行分割。为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie-Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。     

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.