一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。     

基于目标函数的直觉模糊聚类图像分割方法

针对模糊C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的直觉模糊C-均值聚类算法.该算法将纹理特征和直觉指数引入到目标函数,并给出改进的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,实验结果表明了算法的有效性.     

改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用

针对传统的模糊C-均值算法在图像分割中存在的缺陷,提出了一种基于点密度函数加权的模糊C-均值聚类算法。将图像像素的点密度函数作为权值,并依据类间相关度定义了一个聚类有效性函数用以确定最佳聚类数,结合聚类有效性完成对图像的分割。理论分析和对比试验表明,该算法在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷,在图像分割中具有良好的分类精度。     

基于噪声距离的低对比度图像抗噪分割算法

针对核空间模糊局部信息C-均值聚类算法(KWFLICM)对低对比度图像抗噪性差的不足,提出一种基于噪声距离的核空间模糊局部信息C-均值聚类算法。该算法在KWFLICM算法的基础上改变隶属度约束条件并引入噪声距离δ获得一种改进的聚类目标函数,并借鉴现有噪声聚类思想构造出具有良好抗噪性的模糊聚类迭代隶属度和聚类中心表达式,最后给出相应的聚类分割算法。实验结果表明,该改进算法对于椒盐噪声干扰的对比度较弱的灰度图像比KWFLICM聚类分割算法更有优势。     

一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法

给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法

针对小目标图像分割的问题,提出一种双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法。该算法将样本信息和几何结构信息作为权值,对传统模糊C-均值聚类分割算法进行双边加权。并对加权聚类分割目标函数进行最优化推导,获得迭代求解的隶属度、聚类中心和聚类几何信息权表达式。对比实验表明,该分割算法能得到较好的分割效果。     

模糊C-均值聚类算法改进研究

通过对模糊C-均值聚类算法的研究,用遗传算法的相关知识对其进行优化与改进.并使用著名的IRIS数据集分别对传统的模糊C-均值聚类算法和用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法进行测试、比较.实验结果表明,用遗传算法改进后的模糊C-均值聚类算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加准确、高效.这将为以后的聚类分析研究工作提供一定的帮助.     

基于犹豫度生成的抑制式FCM图像分割算法

针对抑制式模糊C-均值聚类算法的参数选择问题,采用一种直觉模糊补函数生成方法获得犹豫度,通过将其作为抑制因子实现参数的自适应选取,进而给出一种基于犹豫度生成的抑制式模糊C-均值图像分割算法。测试图像的实验结果显示,与模糊C-均值和一种直觉模糊C-均值聚类算法相比,该算法的迭代次数和运行时间均有一定下降,且能够更好地保持图像的细节信息。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法. 该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果. 实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

织物性能的遗传模糊C均值聚类算法

为了解决传统模糊C均值算法(FCM)依赖初值、易于陷入局部极值的问题,设计实现了一种遗传模糊C均值聚类算法(GFCM),该算法以模糊聚类中心矩阵为优化变量,将FCM算子引入遗传算法中以增强遗传算法的寻优能力,对聚类中心施加进化扰动以寻找最优聚类;描述了FCM和GFCM的基本流程,通过一个织物性能聚类评价例子对比了两种方法的性能,证明了GFCM的优越性.     

基于并行遗传算法的红外图像增强及相关技术

针对红外图像的增强采用改进的遗传算法,将输出图像与输入图像的灰度对应关系进行编码,利用一定的图像质量评价标准去搜索效果最好的对应关系,从而取得较好的增强效果. 为了提高遗传算法的效率,设计出了基于多线程的并行遗传算法计算模型. 仿真实验结果表明,该方法有很好的可行性和有效性.     

基于蚁群模糊聚类算法的图像边缘检测

提出了一种基于蚁群动态模糊聚类算法的图像边缘检测,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态地确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的目标函数聚类分析.最后将该算法应用到图像边缘检测,对比实验表明,该算法具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力.     

基于小生境遗传算法的网格节点资源研究

针对解决网格节点资源聚类问题，提出了基于小生镜遗传算法的模糊聚类分析方法。该算法把小生镜遗传算法搜索的随机性和并行性引入模糊聚类中，对模糊聚类中的聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导，解决了模糊C均值聚类对初始聚类中心的敏感性问题、实验证明该方法能具有全局收敛性，克服了FCM算法可能陷入局部极小值，并有效地对网格节点资源整合归类，从而改善网格节点资源发现的性能。     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

A method of automatic image segmentation for gas bubbles in water

This paper presents an algorithm of automatic bubble image segmentation using the improved ant colony optimization methodology. The ant colony optimization method is a metaheuristic algorithm, and has been applied in many fields. To reveal the versatility and appropriateness of automatic bubble image segmentation, the fuzzy clustering analysis method is employed in ant colony optimization algorithm. Compared with the well-known image feature extraction operators such as SUSAN and Canny, the proposed method can comparatively suitable to extract the gas bubbles image edge features. The experimental results show that the proposed method is effective and reliable, and can achieve satisfactory image edge extraction effect.     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先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，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

一种基于模糊聚类的快速图像分割算法

提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应地称原二维直方图为底层.最后,利用加权模糊c均值聚类算法分别对顶层和底层进行模糊聚类,从而实现对原图像的分割.实验结果与性能分析表明,该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力.     

基于遗传算法的动态模糊聚类基于遗传算法的动态模糊聚类

提出了一种基于遗传算法的动态模糊聚类方法。通过计算样本之间的模糊相似性,不失真地反映它们之间的内在关联。同时将样本之间的模糊相似性映射到样本之间的欧氏距离,即将高维样本映射到二维平面。利用遗传算法不断优化两者之间的映射,使样本之间的欧氏距离逐步趋近于其模糊相似性,实现动态模糊聚类。克服了聚类有效性对样本分布的依赖性;同时,增加了聚类的灵活性和可视化。该方法在性能上较经典的模糊聚类算法有一定改进,具有较好的聚类效果和较快的收敛速度。仿真实验结果证明了该方法的可行性和有效性。