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.     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。     

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。     

基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法在图像分割中已获得广泛应用.为了克服传统FCM算法抗噪性能差的局限性,提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,通过建立包含邻域信息的适应度函数考虑像素之间的相互影响,利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,提出的算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.     

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。     

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。     

结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法

针对传统的模糊C均值聚类算法未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想,提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法。此算法充分考虑像素的邻域特性,对隶属度函数做一定的修改,并将局部信息和非局部信息引入到数据和聚类中心的相异性测度中。实验结果表明,该算法能有效地分割图像,并具有较好的抗噪能力。     

基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割

针对区间值模糊聚类算法,提出基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割算法。利用迭代非局部均值算法去除图像中的噪声点,并在其上构造一个区间值模糊图像,然后设计两个区间值模糊聚类有效性函数作为多目标优化的适应度函数,并构造一个融合区间值模糊信息的最优解选取指标。在自然图像和刑侦图像上的实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时取得良好的分割效果。     

模糊逻辑和谱聚类的字符图像分割

为了从复杂背景中有效分离出字符图像,提出了一种基于模糊逻辑的谱聚类字符图像分割方法.利用最大信息熵准则获得模糊函数的参数,将原始图像模糊化;在模糊后的图像上建立像素间的相似矩阵,文本图像的纹理、灰度及像素间的距离是定义相似函数的依据,计算相似矩阵最小特征值对应的特征向量,并对其聚类划分;利用分类后的特征向量对相似矩阵进行划分,进而实现原图像的分割.实验结果表明:本文方法优于一般的阈值化分割方法,能够有效处理背景复杂的自然场景文本图像.     

一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割新算法

针对传统FCM算法在进行图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种新的基于核函数及空间邻域信息的FCM图像分割算法。该算法根据像素间灰度值的差异程度,将空间信息引入传统的FCM算法,建立新的包含邻域信息的隶属度迭代函数,实现图像的分割。同时,算法还引入核函数,用内核诱导距离代替了传统FCM算法中的欧式距离,对输入图像的样本特征进行优化。实验结果表明,本文算法能够获得较好的分割效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

NSCT变换与空间约束模糊核聚类红外图像分割算法

红外图像成像模糊、易受噪声污染,分辨率低,采用标准的FCM分割算法会出现失效和误分割。通过对以往各种方法的研究,根据红外图像的特点及FCM算法的不足,提出采用在NSCT变换域进行去噪预处理与改进的FCM算法相结合的分割算法。首先对红外图像进行NSCT变换,在变换域,采用自适应阈值法去除各细节子带中的噪声,其次在FCM算法中引入核映射将数据映射到非线性空间中进行聚类划分,最后采用邻域信息修正当前像素的隶属度值,得到更准确的聚类结果。实验结果证明该算法较FCM、KFCM、SFCM聚类分割算法有更好的分割精度。     

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.     

A fast and effective fuzzy clustering algorithm for color image segmentation

A fast and effective fuzzy clustering algorithm is proposed. The algorithm splits an image into n×n blocks, and uses block variance to judge whether the block region is homogeneous. Mean and center pixel of each homogeneous block are extracted for feature. Each inhomogeneous block is split into separate pixels and the mean of neighboring pixels within a window around each pixel and pixel value are extracted for feature. Then cluster of homogeneous blocks and cluster of separate pixels from inhomogeneous blocks are carried out respectively according to different membership functions. In fuzzy clustering stage, the center pixel and center number of the initial clustering are calculated based on histogram by using mean feature. Then different membership functions according to comparative result of block variance are computed. Finally, modified fuzzy c-means with spatial information to complete image segmentation are used. Experimental results show that the proposed method can achieve better segmental results and has shorter executive time than many well-known methods.     

基于中智模糊聚类的彩色图像鲁棒分割算法

为了提高噪声干扰彩色图像分割的鲁棒性,给出一种基于中智模糊聚类的彩色图像改进分割算法。将像素空间邻域信息嵌入现有的中智模糊C-均值聚类目标函数,利用马氏距离代替欧氏距离,度量中智模糊聚类中样本与聚类中心之间的差异程度,获得适合彩色图像分割的模糊聚类目标函数,并采用拉格朗日乘子法获取隶属度和聚类中心的迭代求解表达式。对彩色图像添加高斯噪声和椒盐噪声,图像分割测试结果表明,所给算法相比模糊C-均值聚类算法和基于马氏距离的中智模糊聚类算法有更强的鲁棒性。