基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割

为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM).首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量.实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高.     

结合改进FCM算法的多相位CV模型

Chan-Vese模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中。但对于灰度不均匀性和多目标的分割效果较差。模糊聚类（FCM）算法作为一种无监督聚类算法已成功应用到目标识别和图像分割等领域。然而FCM算法没有考虑像素的空间信息对噪声敏感。针对这些问题,提出一种结合改进FCM算法的多相位CV模型。首先,基于直方图统计灰度种类、并利用邻域内计算的空间信息修正隶属度函数,这样克服了灰度不均匀性和噪声的影响。再将改进后的FCM算法应用到CV模型的区域检测项,可较准确地使像素点归类,以此作为曲线的演化依据。在演化时采用一种各项异性的模板来控制轮廓线的及时分裂,在较短时间内分割出更多目标。     

基于改进粒子群和自适应滤波的快速模糊聚类图像分割

为改进传统模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、易陷入局部收敛、抗噪性差、计算量大的问题,提出一种新的基于改进粒子群算法的快速模糊聚类图像分割方法(PSOFFCM);方法首先利用自适应中值滤波对图像进行滤波处理,增强算法的鲁棒性;然后,将图像像素灰度值映射到二维直方图特征空间,作为聚类样本,优化FCM的目标函数,减少图像分割的计算量;最后,利用PSO算法代替FCM的梯度迭代过程,减弱了算法对初始聚类中心的依赖,同时增强全局搜索能力;实验结果表明,该方法不仅克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,而且抗噪能力强,收敛速度快,分割精度明显优于传统FCM。     

基于空间约束的模糊C均值聚类肝脏CT图像分割

传统模糊C均值（FCM）聚类算法应用于肝脏CT图像分割时仅考虑像素本身特征,无法解决灰度不均匀造成的影响以及肝脏边界模糊造成的边界泄露的问题。为解决上述问题,提出一种结合空间约束的模糊C均值（SFCM）聚类分割算法。首先,使用二维高斯分布函数构建卷积核,利用该卷积核对源图像进行空间信息提取得到特征矩阵;然后,引入空间约束惩罚项,更新并优化目标函数得到新的迭代方程;最后,通过多次迭代,完成对肝脏CT图像的分割。实验结果表明,SFCM算法分割具有灰度不均匀和边界粘连的肝脏CT图像时得到的肝脏轮廓形状更加规则,准确率达到92.8%,比FCM和直觉模糊C均值（IFCM）算法的分割准确率分别提升了2.3和4.3个百分点,过分割率分别降低了4.9和5.3个百分点。     

利用空间信息的核模糊C均值聚类算法

模糊聚类,特别是模糊C均值聚类算法（FCM）广泛地运用到图像的分割中。但是传统的算法未对数据对特征进行优化,亦未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想。在FCM目标函数中引入核函数,用内核引导距离代替传统的欧式距离,同时考虑到邻近象素的影响,增加了空间约束项,提出了利用空间信息的核FCM算法。通过对模拟图和仿真脑部MR图像的分割实验证明,该算法可以有效的分割含有噪声图像。     

基于粗糙集相容关系的图像聚类分割

通过基于粗糙集相容关系的划分,介绍了一种新的图像聚类分割方法,首先,以不同聚类数情况下FCM的分割结果为依据构建信息表,在合并重复行后,图像被分成多个对象区域,然后,通过值约简获得各属性权值并以此为依据,计算各对象之间的差异度,进而通过差异度定义 相容关系,最后由 相容关系对对象论域进行划分,完成图像分割。该方法在人工生成图像和大脑MRI图像的分割中得到验证,实验结果表明,本文方法比FCM方法具有更好的分割准确性,对模糊边界区域的分割效果较好。     

一种基于自适应空间信息改进FCM的图像分割算法

为了更好地改善图像分割效果,提出一种自适应空间信息的模糊聚类算法(adaptive spatial information fuzzy clustering,ASIFC).算法将图像空间信息与FCM算法相结合,改进了FCM算法的目标函数;使用信息最大化识别噪声数据和消除异常值.在合成图像和核磁共振脑部图像数据库Brainweb上的实验结果表明,该算法能自适应地实现图像分割,有效识别噪声数据,解决了FCM的空间信息缺乏问题,增强了算法的鲁棒性,相比其他几种较新的聚类算法,取得了更好的分割效果.     

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.     

图像分割的改进的加权模糊聚类算法

利用模糊聚类算法对图像进行分割是一种比较经典的方法,但是标准的FCM算法并没有考虑像素的空间信息对聚类结果的影响。利用S函数将空间信息转为模糊聚类算法的目标函数的权值,从而使目标函数更合理。实验结果表明,改进算法较标准的FCM算法具有更好的分割效果。     

自适应FCM算法在图像分割中的应用研究

针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。     

模糊各向异性扩散人脑MR图像自动分割

目前对人脑磁共振图像的处理由于噪声等因素的影响,往往准确度不高。论文提出一种新的基于模糊各向异性扩散的人脑磁共振图像自动分割方法,该方法首先结合非线性扩散滤波构造混合信息场,在平滑目标内部同时处理强噪声区域,降低强噪声的影响且保留边界信息。然后利用FCM方法、形态学方法和标记法对混合场进行分析与处理,最终得到分割结果。对脑部MR图像分割的实验表明该方法的分割准确性较高,错误率约为1.3%。     

基于二维直方图的图像模糊聚类分割改进方法

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的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类的最大缺陷是运算开销太大,从而限制了该算法在图像分割中的应用。针对这个问题,本文将改进抑制式FCM算法拓展到二维空间,在保持空间信息的基础上,引入了自适应抑制因子来修正不同大小的隶属度,减少了数据的聚类次数,实验结果表明该方法提高了聚类的速度,又有很好的聚类效果。     

HSI颜色模型下基于空间信息的FCM算法

针对提花毛皮样片的花型识别技术,在HSI颜色模型下提出了一种基于空间信息的FCM图像分割算法。算法在HSI颜色模型下获得FCM算法的初始聚类中心,并采用了基于空间信息的模糊C均值聚类方法对图像进行分割。经C++编程验证,算法能有效去除花型图像中的噪声,获得较理想的花型识别结果。     

改进FCM和LFP相结合的白细胞图像分类

研究白细胞图像分类识别中有效的图像分割与特征提取方法,以提高白细胞图像的正确识别率.由于某些白细胞(粒细胞)中颗粒的存在,严重影响细胞核与细胞质区域的正确分割,通过将空间信息与核函数融入模糊C-均值聚类(FCM)算法,提出一种改进的FCM算法.应用该算法对白细胞图像进行分割,并采用数学形态学方法对分割后的图像进行处理,获得了很好的分割效果,解决了粒细胞的质核分割难题.对于细胞的纹理特征提取,通过对局部二值模式(LBP)中阈值参数的模糊化,建立了基于局部模糊模式(LFP)的纹理特征提取算法.运用本文方法进行图像分割和纹理提取,以支持向量机作为分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验,结果表明白细胞的正确识别率达到93％.     

基于HSI空间模糊聚类的彩色图像分割新方法

模糊C均值(FCM)被广泛应用于彩色图像分割中,但传统的模糊C均值由于没有考虑空间信息,因此对噪声特别敏感。针对此问题,提出了一种在HIS颜色空间结合像素邻域空间信息的模糊聚类新方法。实验结果表明,此方法对高噪声图像有较好的处理结果。     

FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。     

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。     

融合万有引力和局部熵的FCM算法

为了克服传统模糊C-均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法特征描述单一、易受复杂灰度影响而出现误分割的缺点, 将万有引力和图像局部熵融入到FCM算法。算法首先引入图像局部信息熵来描述节点(像素点)间的特征, 同时计算新节点的同质值; 其次, 将该同质值看做新节点的质量, 节点之间通过万有引力算子形成关联, 使节点灰度特征和节点空间位置特征有效结合, 以此解决传统FCM算法节点特征描述孤立的缺陷。最后, 对三类典型的灰度分布不均的医学图像进行仿真实验, 结果表明改进算法获得了更加精确的分割结果。     

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。