基于像元相互关系的FCM聚类分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)算法在图像分割时未考虑像元间的相互关系,且未事先给出初始聚类中心的问题,提出了一种考虑像元间相互关系的FCM聚类分割算法。该算法基于数据场原理,首先利用像元间的相互关系,通过计算各像素点的势值,形成图像数据场,然后利用图像数据场势心,确定FCM算法的初始聚类中心,最后在图像数据场的基础上,利用FCM算法实现对目标图像的聚类分割。利用人工合成图像和工件表面缺陷图像对算法的有效性进行验证,实验结果表明,该算法具有较好的分割效果,且对于条痕、脱碳、孔洞3种缺陷的不同噪声图像分割的正确率均在93%以上,同时具有较高的平均结构相似性。     

一种改进的顾及像素空间信息的FCM聚类算法

标准的FCM算法对噪声比较敏感,主要是因为该算法没有考虑像素间的空间信息.为了克服这个不足,本文基于自适应加权均值滤波图像提出了一种用于图像分割的FCM改进算法.该算法通过修改Ahmed聚类算法中的目标甬数实现.利用该改进算法进行合成图像和真实图像的实验结果表明,相对于标准的FCM聚类算法和由Ahmed改进的算法,本文中提出的改进算法对于噪声更具有鲁棒性.     

模糊C均值算法在烧结断面图像分割中的应用

利用模糊C均值的算法,可以实现烧结图像的自动分割。传统的模糊C均值算法在判定像素归属时没有考虑像素的空间信息,对在烧结图像上存在的大量噪声非常敏感。为提高烧结图像分割的准确性,对传统FCM算法中的目标函数进行修正。实验表明采用FCM算法对烧结图像有良好的分割效果,而改进的FCM算法对图像中噪声具有较强的鲁棒性。     

基于MAR与FCM聚类的声呐图像分割

针对模糊C均值聚类算法中,聚类效果往往受到聚类中心数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出一种基于多尺度自回归(MAR)模型与模糊C均值(FCM)聚类的声呐图像分割方法.引入MAR模型,建立层与层之间以及相邻层像素点间的数学关系,利用粗尺度图像的灰度-邻域均值二维直方图中的峰值个数来确定聚类中心数目,通过MAR得到的预测分割结果引导初始聚类中心的确定.实验结果表明,改进后的算法能准确、快速地确定聚类中心数目,并较好地解决初始聚类中心问题;与传统的FCM聚类方法相比,具有分割准确和收敛速度快的特点.     

基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割

利用计算机图像处理技术实现铁谱图像诊断自动化是铁谱技术发展的目标.介绍了基于微粒群优化(PSO) 算法与模糊C均值 (FCM) 聚类算法相融合的图像分割方法并分析了其缺点,提出了一种基于量子行为的微粒群优化(QPSO)算法与FCM算法相融合的图像分割方法,并采用该方法对铁谱图像进行预处理.结果表明,该方法收敛速度快,设置参数少,具有更高的精确性和稳定性,是一种更有效的铁谱图像预处理方法.     

用于分割无损检测图像的改进的抑制式模糊C均值聚类算法

由于无损检测图像灰度分布不均衡,常用的模糊C均值聚类算法不能对图像中的目标与背景进行有效分割,故提出一种改进的抑制式模糊C均值聚类算法(IS-FCM)对无损检测图像进行分割。通过对抑制式模糊C均值聚类算法(S-FCM)的目标函数融入每一类的总隶属度以均衡化目标像素和背景像素对聚类结果的影响,在构建的新目标函数基础上推导出新的隶属度和聚类中心迭代形式,然后分析了所提算法的收敛性并给出了执行步骤,最后通过无损检测图像对所提算法进行分割实验。结果表明,IS-FCM算法不仅能够对灰度分布不均衡的无损检测图像进行有效分割,还扩展了S-FCM算法的应用范围,增强了鲁棒性和适应性。     

模糊聚类协作区域主动轮廓模型医学图像分割

医学图像分割的研究对于医学影像发展具有重要意义.区域主动轮廓模型(CV)易受目标和背景区域面积比的影响,且对初始位置敏感.针对上述现象,本文提出一种模糊C-均值聚类(FCM)协作改进CV模型的图像分割算法,即FCM-CV算法.首先在CV模型中增加能量权值函数消除面积比的影响,然后用FCM粗分割结果指导设定改进CV模型零水平集的初始位置.实验结果表明,与CV模型和局部二值拟合模型(LBF)相比,FCM-CV算法消除了面积比对分割精度和效率的影响,具有更好的数值稳定性,且对初始位置不敏感,提高了图像分割的准确性.     

模糊聚类算法综述

模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。本文在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的有效性进行了比较分析。从隶属度、聚类数和其它方面,评述改进的模糊c均值聚类算法。最后讨论模糊c均值聚类算法目前存在的问题和发展方向。     

自适应天牛须优化与K均值聚类的图像分割算法研究

在机器识别中,图像分割是重要的一个步骤,传统分割手段存在一定缺陷。针对传统K均值聚类分割的初始聚类中心敏感的缺陷进行了优化,利用自适应天牛须优化算法,避免了这一问题。通过实验结果表明,该算法(ABASK)对图像进行分割,既可以保证图像轮廓的分割,同时还可以更多地保留图像细节。     

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。