基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类算法对噪声鲁棒性差的问题,提出一种基于空间信息的模糊C-均值噪声图像分割算法。将区域级信息加入FCM目标函数中,并用核度量方法代替传统欧氏距离,计算区域级空间信息与聚类中心的距离,提高算法对噪声的鲁棒性;用原始图像与区域级空间信息的绝对差的倒数和其本身约束原始图像和区域信息项,实现约束项参数的自适应选择;利用连通分量滤波,消除聚类结果中出现的过分割现象,提高分割精度。含噪合成图像和彩色图像实验表明,所提算法在模糊分割系数、模糊分割熵、分割精确度、平均交互比和归一化互信息等方面均优于其他几种聚类算法。     

基于模糊聚类的视频对象分割

提出了一种基于模糊聚类的视频对象分割方法.首先通过对连续三帧视频图像进行二次差分来得到二次差分图像;然后估计噪声的特征参数滤除背景噪声,提取出视频对象的运动区域;再利用改进的FCM聚类算法对二次帧差图像中的视频对象运动区域进行空域分割,对空域分割结果进行形态学处理,得到视频对象掩模;最终获得较为理想的视频对象.实验结果表明,该算法能够较为准确地分割出视频对象,并且在空间准确度上占优.     

基于模糊核聚类的双水平集医学图像分割

在实际的医学图像中,除目标和背景区域外,还存在两个以上的目标区域,传统的Chan-Vese模型一般只适用于两相图像分割,不能很好地分割多相图像。提出了一种基于模糊核聚类的改进型双水平集的医学图像分割,利用KFCM聚类算法降低图像噪声和双水平集模型的敏感性,对双水平集模型进行改进,对聚类后图像再分割。该方法具有较好的抑制图像噪声能力,充分利用图像边缘信息,无需初始化水平集函数,减少计算量和算法迭代次数,并能有效地实现多相目标区域的分割。     

基于协方差描述子的彩色图像分割算法

为克服模糊C均值聚类图像分割对噪声较为敏感的缺陷,提出了一种结合协方差描述子的模糊C均值聚类算法。采用协方差描述子的滤波能力以改善传统模糊C均值聚类算法对噪声敏感的缺陷;提取超像素的协方差矩阵作为特征,降低图像识别的特征冗余。并做了仿真实验,对提出的算法与三个图像分割算法进行比较,结果表明该图像分割算法具有较好的噪声鲁棒性和分割准确率。     

基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究

现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法.首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了 一种利用邻域空间信息的...     

核空间自适应非局部均值鲁棒分割算法

为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。     

基于红外CCD的掺钆液体闪烁体液位测量方法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用, 并直接影响到后续的分析、处理工作。针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点, 提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域, 通过比较各个子区域间特征向量的相似性, 利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并, 实现超声图像目标区域的有效分割。和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比, 该方法具有较强的鲁棒性, 有效提高了目标区域的分割精度和分割效率, 取得了较好的分割效果。     

融合混沌优化和改进模糊聚类的图像分割算法

基于邻域广义模糊聚类算法能够分割含噪声灰度图像,但是如果图像灰度分布不均衡或者起始的聚类中心设置不合适仍会导致该算法分割失败,为此,提出一种基于混沌优化和改进模糊聚类算法相融合的图像分割算法.首先,将每一类的隶属度之和引入基于邻域广义模糊聚类算法的目标函数中,从而能够均衡较大类和较小类对目标函数的贡献.其次,以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出相应的隶属度和聚类中心.再次,将混沌优化和改进模糊聚类算法联合得到最优解,即最合适的聚类中心,细节上,每一代的聚类中心分别由混沌系统和改进模糊聚类算法两种路径产生,具有较小目标函数的聚类中心进入下一个迭代进程.最后,利用具有不平衡特性的无损检测图像进行实验,结果表明本文算法具有更高的分割准确率和更好的视觉效果.     

一种改进的核可能性C-均值聚类图像分割算法

可能性C-均值聚类(PCM)算法比传统模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PCM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。     

聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强北大核心CSCD

交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。     

基于超像素和模糊聚类的医学超声图像分割算法

图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的作用,并直接影响到后续的分析、处理工作.针对医学超声图像对比度低和噪声强的特点,提出了一种将超像素和模糊聚类技术相结合的图像分割方法.该方法利用简单线性迭代聚类算法产生多个超像素子区域,通过比较各个子区域间特征向量的相似性,利用模糊C均值(FCM)聚类技术对这些过分割区域进行合并,实现超声图像目标区域的有效分割.和传统的基于单像素的FCM聚类算法相比,该方法具有较强的鲁棒性,有效提高了目标区域的分割精度和分割效率,取得了较好的分割效果.     

结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割

为了解决传统模糊聚类图像分割方法对噪声敏感及无法自动准确确定聚类数的问题,提出结合Voronoi划分HMRF模型的模糊ISODATA图像分割方法。利用Voronoi划分将图像域划分为若干子区域,以划分子区域为基本单元定义基于隐马尔科夫随机场(HMRF)模型的模糊聚类目标函数,以解决噪声敏感问题;通过迭代自组织数据分析技术算法(ISODATA)中聚类分裂、合并技术改变聚类数,以实现聚类数的自动确定。对模拟、合成图像和真实图像分割结果的定性和定量分析表明:提出算法不仅可以有效克服噪声和像素异常值对分割结果的影响,而且还能自动准确确定聚类数,实现高精度的自动变类图像分割。      

基于改进Lazy Snapping算法的红外图像分割方法研究

针对红外图像含大量噪声以及对比度低等特点,提出一种结合快速模糊C均值聚类的改进Lazy Snapping分割方法.对红外图像使用快速模糊C均值聚类算法进行预分割,通过形态学骨架提取的方法在图像中标记出目标和背景种子点,将Lazy Snapping算法由全局分割转化为聚类区域分割,并构造能量函数,通过最小割算法求解能量函...     

图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。      

基于WFCM算法在MRI图像分割中的应用

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利用聚类有效性确定最佳聚类数目,对WFCM算法进行改进;最后利用本文改进算法对图像进行聚类分割。实验表明,该方法是一种具有自动分类能力、抗噪性较好的模糊聚类图像分割算法。     

一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法

提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。     

基于差分形态滤波和Kmeans++聚类的多地雷目标红外图像处理

针对复杂背景条件下较难完成掩埋式地雷目标红外图像分割的问题,利用地雷外形特征和雷场多个地雷目标相似的特点,提出了一种基于形态学和聚类算法的感兴趣区域（Region of Interest, ROI）选取方法。对原始图像消除噪声并通过差分形态滤波抑制背景后,缩小了目标所在区域的范围;再利用多目标在一定区域内的相似特征对可疑区域进行聚类过滤,进一步缩小目标所在范围并将其作为图像ROI分别进行阈值分割;最后根据目标的相关特征完成识别。对实测图像的处理结果表明,该方法对掩埋式多地雷目标具有较好的分割效果和较高的定位精度,同时算法的计算速度较快,能满足实际探雷需求。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对复杂的医学、遥感图像难以获得满意分割效果问题,将图像模糊C-均值聚类引入图像分割问题研究中,提出了基于直方图的图像模糊聚类快速分割算法。将越南学者Le提出的分布式图像模糊聚类算法目标函数进行简化,得到图像模糊聚类算法目标函数;采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度、中立度、拒分度和聚类中心表达式,设计图像模糊聚类算法并对其收敛性进行了证明。通过复杂医学和遥感图像的分割测试结果表明,新的分割算法相比现有的模糊C-均值聚类分割算法和直觉模糊C-均值聚类分割算法具有更好的分割性能。     

鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法研究

针对现有的总变分模糊聚类分割算法在强噪声干扰图像分割中难以获得准确有效分割结果的不足,提出了鲁棒总变分核空间模糊聚类分割算法。该算法首先在鲁棒模糊聚类分割算法的目标函数中引入了总广义变分(TGV)正则化,消除图像中不需要的噪声和伪影;其次引入局部空间信息、局部灰度信息以及非均匀隶属函数从而构造一个新的模糊局部信息因子,在保证噪声抑制的同时保留图像中更多细节信息;最后将改进的聚类算法推广至核空间,使原空间线性不可分的像素样本点变成线性可分或近似线性可分,从而更好地给每个像素分配更高的隶属度。实验结果表明,与现有的总变分模糊聚类分割算法相比,建议算法在强高斯噪声干扰情况下的分割精度提高了14.7%,对强高斯噪声有较好的鲁棒性以及分割性能。     

非局部模糊C均值聚类图像分割

改进的广义模糊C均值聚类分割算法(GIFP_FCM)是一种新型的模糊聚类算法。然而,GIFP_FCM对噪声很敏感,这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题,本文提出一种新算法,即非局部自适应空间约束聚类算法(FCA_NLASC)。在该方法中,一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像,与GIFP_FCM算法比较,实验结果表明,FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。