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.     

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.     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊 C 均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值. 文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO-FCM）. 利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题,同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM 进行图像分割. 实验表明,该方法能解决 FCM 算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果.     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

基于PSO和GA混合优化的FCM算法

模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果.针对此问题,将粒子群优化(P S O)算法与遗传算法(GA)相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像.实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果.     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

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。     

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.     

基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割

针对模糊C均值聚类算法（FCM）聚类过程中,初始聚类中心通过随机产生、类别数的确定通过预定义的方式实现的问题,利用减法聚类（SCM）以及聚类有效性函数,实现对FCM聚类过程的聚类中心和聚类类别数自动进行设定,实现了数据的自适应聚类,并将其应用到了CT图像的自动分割中。实验结果表明,该方法是有效的。     

改进的基于遗传模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类算法已广泛应用于图像分割领域,其本质是一种局部搜索算法,采用迭代爬山算法寻找最优解,对初始聚类中心敏感,很容易陷入局部极优值,且没有考虑图像的空间邻域信息,对噪声敏感。本文提出了改进的基于遗传模糊聚类的图像分割算法,利用遗传算法的全局寻优能力来克服FCM算法容易陷入局部极优值问题;并在FCM算法的目标函数中添加空间邻域信息来约束隶属度函数从而提高对噪声的鲁棒性,使分割更加符合期望。实验结果表明本文算法的有效性,图像分割时具有较强的抗噪能力和较好的分割效果。     

改进的FCM聚类医学超声图像分割算法

为解决模糊C均值聚类算法在进行医学超声图像分割时聚类数目及初始聚类中心选取的问题,提出一种改进的模糊C均值聚类医学超声图像分割算法。算法根据医学超声图像的特点,首先将医学超声图像变换到灰度特征空间,然后根据医学超声图像的直方图特征峰值数目设置聚类数目,并将特征峰值设为聚类中心。最后,在灰度特征空间对医学超声图像进行病灶区域分割。仿真实验结果表明,算法能够准确、快速地分割出医学超声图像中的病灶区域。     

基于改进FCM和径向基函数插值的图像修复

图像破损区域的检测提取是图像修复过程中的关键预处理步骤,模糊C均值聚类算法(FCM)在聚类过程中易受到初始聚类中心影响并陷入局部最优.提出一种基于差分演化的改进模糊C均值聚类算法(DEFCM),该方法通过建立图像的灰度-梯度直方图获取聚类数目,作为差分演化算法(DE)问题的维数,结合改进的FCM自适应提取图像破损区域,在此基础上,利用径向基函数插值方法(RBF)对图像进行修复.经实验验证,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,能正确、稳定的提取灰度图像的多种破损区域,RBF通过对破损区域的插值得到缺失信息,实现图像的修复.     

基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术

针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进。结果表明：改进FCM算法单张图像处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍,约为FCM图像处理算法的0.19倍;改进FCM算法图像分割准确率约为95.3%,比FCM-S算法高约2.7%,比传统FCM算法高约7.1%。     

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.     

FCM聚类算法的改进

模糊C均值（FCM）算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法：先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。     

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...     

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。     

一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。