一种基于遗传算法的图像FCM分割方法

图像分割对于图像分析和图像理解有着极为重要的意义。提出一个基于遗传算法的图像分割算法，在充分利用遗传算法优异的全局搜索能力的基础上，该算法根据图像的灰度分布按照模糊聚类的分割策略实现图像的分割，并且根据预应力的隶属度阈值自动地确定聚类数目。理论分析和实验表明，所提出的算法能产生很好的分割效果，并能自动确定分割类数。     

基于FCM和图割的交互式图像分割方法

为了提高在前景和背景颜色相似情况下图像的分割效果,提出了一种基于模糊C均值聚类（FCM）和图割的交互式图像分割方法。首先,利用分水岭算法对图像进行预处理,将图像分成多个小区域,用区域代替像素点进行分析。然后,采用模糊C均值算法对用户标记的前景区域和背景区域分别进行聚类分析,挖掘用户交互所提供的隐藏信息。用未标记区域的颜色分量到前景区域及背景区域类心的最小距离表示相似能量,用未标记区域与其相邻区域的相关性表示先验能量。最后,利用最大流/最小割算法求能量函数的全局最优解。与其他方法相比,该文方法具有较好的分割性能,能从前景背景相似的图像中较精确地提取感兴趣的物体,且用户操作简单。     

基于各向异性扩散的彩色细胞图像自动分割

本文采用基于各向异性扩散与均值位移相结合的分割算法对医学图像分割进行研究。将图像分成色度和非色度信道,分别对这两个信道进行各向异性扩散,把扩散后生成的结果进行平均值位移聚类分割,得到图像的最终分割结果。这一方法在有效抑制过分割现象的同时,保留了面积很小但对比度高的感兴趣区。实验表明该算法简单有效且稳定,并以癌细胞为例,给出分割结果。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

基于改进FCM的医学图像分割

为解决模糊C均值聚类(FCM)算法在图像分割尤其是医学图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出了一种改进方法。通过数据约减,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数,从而降低运算量。该方法用于人脑磁共振图像的分割比传统FCM算法的运算速度提高了50￣100多倍,并且选择合适大小的量化箱不会影响算法的分割效果。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

自适应加权空间信息的FCM医学图像分割

提出了改进的mFCM算法,该算法引入自适应加权系数控制邻域像素对中心像素的影响程度,充分利用像素的邻域特性对Chen聚类算法的目标函数进行改进。为了实现快速聚类,该算法的开始使用快速FCM确定初始聚类中心。实验结果表明,相对于标准FCM和FCM_S1算法,改进算法既能快速有效地分割图像,又能提高对噪声的鲁棒性。     

含各向异性扩散的图像分割新模型

无边活动轮廓(CV)模型已广泛应用于图像分割领域,特别是用于分割不以梯度定义的图像.然而,模型存在对噪声敏感,无法分割深度图像等缺点.针对提高去噪性能和加快收敛性,将各向异性扩散融入到CV模型,同时引入无需重新初始化项,得到一种新的图像分割方法.采用Matlab平台进行仿真实验,结果表明,模型具有较强的抗噪能力,能很好地分割灰度变化不均匀及背景复杂图像,而且能有效地分割CV无法处理的深度图像.     

结合FCM和RSF模型的医学图像分割方法

针对现有活动轮廓模型初始化敏感的缺点,提出一种新的基于区域的活动轮廓模型。该模型采用模糊c均值聚类(FCM)算法对图像进行预分割,将预分割结果二值化为种子标记矩阵,作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;引用RSF(Region-Scalable Fitting)模型的局部区域项作为能量项,提高了分割灰度分布不均匀图像能力;使用高斯滤波方法正则化水平集函数,避免了重新初始化过程,提高了分割效率。实验结果表明:该模型避免了初始化,具有分割结果精确、分割效率高的特点。     

基于各向异性扩散的医学图像分水岭分割算法

针对医学图像形态建模过程易产生过分割的问题,提出了一种基于各向异性扩散的分水岭分割算法。该算法首先对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波,然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像,以突出图像中物体的边界轮廓,平滑具有均匀亮度的区域。最后,定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则,对分割后的区域进一步合并。实验结果表明,该算法能有效抑制过分割,具有较强的抗噪声性能,得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。     

一种滤波修正的K均值分割方法

许多传统的图像分割方法都需要输入用户难以理解的参数,而且这些参数对于结果的影响又比较大。基于聚类分析技术的方法对参数不敏感,简单而且高效,但因其专注于对单一特征空间的划分而无法同时保持区域均一性和空间紧致性。尽管已经出现了许多改进的方法,如采用进行空间约束的聚类方法和使用其它保持空间紧致性的方法进行结果修正等,不过不同空间划分之间的协调、新的参数复杂性和算法复杂性反而使得聚类分析技术失去其简单有效的优势。给出一种新的医学图像分割算法,通过结合K均值方法和各向异性滤波技术,保持图像空间紧致性并解决过分割和图像噪声问题,同时弱对象也能够被提取出来。对比实验以及应用表明,该算法具有良好的分割结果和性能。     

基于GLCM特征的改进FCM的SAR图像分割方法

为了克服了较大窗口提取图像边缘处特征值的不足,提出一种基于GLCM特征矩阵的动态滑动窗口算法.针对模糊C均值算法中,聚类中心不容易确定,聚类容易陷入局部最优解的问题,将粒子群优化算法(PSO)引入到聚类算法中,实现全局搜索.应用改进的模糊C均值算法完成了基于SAR纹理特征的图像分割,克服了传统聚类算法仅依赖灰度值进行分割的局限性,也一定程度上克服了斑噪声对SAR图像分割的影响.实验结果表明,该方法应用于SAR图像分割时,取得了很好的分割效果.     

融合各向异性扩散信息的图像分割

目的 图像因各种因素的影响存在一定程度的噪声,而噪声会在图像分割时影响待分割目标的边缘识别,导致分割结果难以达到理想状态。针对以上问题,在距离规则化水平集（DRLSE）演化模型的基础上,提出一种将各向异性扩散散度场信息融合到DRLSE模型中的新模型。方法 将水平集函数初始化为分段常数表达式,设定演化方程中的参数和水平集函数演化过程中的迭代时间步长Δt。随后将常值权系数α替换为融合各项异性扩散散度场信息的变权系数α（I）,对水平集函数的演化方程进行迭代演化,直至收敛到目标边缘。输出最终演化轮廓。结果 对选自Weizmann数据库的图像和经过人为改造的的图像进行图像分割实验,采用迭代时间和评价分割结果相似性的J系数（Jaccard相似性系数）和D系数（Dice相似性系数）等定量指标进行评价。对无噪声图像和噪声图像分割时,本文模型的J系数和D系数均比DRLSE模型的值大,表明本文模型的分割结果与真值图像的相似性较高。在分割时间方面,仅在分割背景简单边缘清晰的无噪声图像时,本文模型较DRLSE模型略长;在分割边缘清晰、背景灰度不均匀和边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像以及人为添加噪声的各种情况下,本文模型分割时间均明显短于DRLSE模型。其中,对边缘模糊、背景灰度不均匀的无噪声图像,本文模型分割时间为3.718 s,较DRLSE模型短9.523 s;对存在噪声、待分割目标存在凹区域且边缘模糊背景灰度不均匀图像,本文模型分割时间为4.235 s,较DRLSE模型短35.165 s。结论 实验结果表明,融合了各向异性扩散信息的DRLSE模型在图像分割尤其是噪声图像分割方面,具有明显的有效性、高效性和鲁棒性。     

一种结合空间信息的FCM算法对脑MR图像的分割

根据局部统计信息引入一个控制参数用于区分某个空间邻域中的噪声点、边缘点和区域内部的点,提出一种合理利用空间信息对隶属度更新的FCM算法。仿真结果表明,使用该算法对附加有偏差场和噪声的脑MR图像进行分割,所得的结果相对于FCM算法和一些改进的算法具有更好的紧致性和分离性。     

基于图谱理论的FCM图像分割方法研究

利用图谱理论的思想对传统模糊C-均值(FCM)图像分割方法进行改进--将图谱理论中的权值计算方法引入到FCM方法的距离计算中,较之原来的Euclid距离不仅考虑了各样本空间上的距离,同时考虑了各样本之间的灰度差异,获得更适用于图像分割的模糊隶属度函数,从而得到改进的FCM图像分割方法。通过与传统FCM图像分割方法、基于图谱理论的图像分割方法的实验结果、错分概率及评价指标的对比分析,证明所提出的改进FCM方法能够很好地解决图像分割问题。     

基于结合空间信息的FCM聚类的分水岭图像分割

提出了一种分水岭变换和结合空间信息的FCM聚类相结合的图像分割方法。方法采用基于图论的结合区域特征信息和空间信息的距离度量,以分水岭变换得到的图像分割小区域为节点构建一个连通加权图,通过计算图上不同节点之间的最短路径来度量不同区域之间的相似程度,从而实现过分割小区域的合并。该方法综合考虑了区域的特征之间的差异和空间位置的差异,与传统的FCM聚类方法在特征空间进行聚类相比,具有较强的噪声抑制能力。图像分割的实验结果证明了该算法的可行性和有效性。     

各向异性张量逆扩散指纹图像增强方法

由热扩散方程给出了一种基于张量扩散的各向异性逆扩散图像增强方法。该方法在对指纹图像滤波的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且增强了纹线。实验结果表明该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理。     

相干光学系统图像复原的各向异性扩散方法

相干光学系统中图像噪声污染严重,提出一种基于各向异性扩散的图像复原模型,该模型的扩散系数从理论上满足Charbonnier等人提出的构造扩散系数准则,同时结合对数变换对相干光学图像进行复原去噪处理。实验结果表明,同SRAD、Lee、Frost、Non-local Means算法和基于小波的BLS-GSM、BM3D等方法相比,该算法可以更有效地进行边缘平滑,而且还能够较好地解决图像边缘和细节失真的问题,不论从PSNR,还是从视觉评价效果来看,该算法都具有一定的优越性。