基于粒子群优化非局部模糊聚类图像分割算法

为提高局部模糊聚类算法(WFLICM)对噪声图像 分割的抗噪性,克服模糊聚类图像分割算法对初 始聚类中心的敏感性及易陷入局部最优问题,在WFLICM算法的基础上提出一种基于粒子群 优化的融合 局部和非局部空间信息的模糊聚类图像分割算法(PSO-WMNLFCM)。首先,利用粒子群优化 算法的全局 寻优能力得到最优粒子,并以此粒子作为模糊聚类算法的初始聚类中心。其次,用像素的非 局部空间信息 替换模糊因子中的局部邻域值,产生新的目标函数。最后,由拉格朗日乘子法最小化目标函 数,得到隶属 度和聚类中心的更新公式,从而完成图像分割。仿真结果表明,PSO-WMNLFCM算法相比于 模糊局部聚 类(FLICM)算法、局部模糊权重(WFLICM)算法、非局部模糊聚类(NLFCM)算法、非局部模 糊聚类 (MNLFCM)算法、基于粒子 群的局部模糊聚类(PSO-FLICM)算法的划分系数提高了20.92%,20.51%,24.84%,1.44%,23.28%左右。     

基于并行小生境技术优化的智能模糊聚类图像分割算法

利用PBM模糊聚类有效性函数以图像特征空间为搜索空间,实现有效性函数的全局寻优,用并行小生境技术解决粒子群(PSO)算法的早收敛问题,优化聚类的全局收敛性能,实现有效聚类数目与聚类中心的并行寻优。通过对遥感图像分割的实验证明,与传统粒子优化群算法的分割结果相比,本文算法拥有更高的有效性且分割效果更优。     

一种二型模糊可能性聚类红外图像分割算法

提出了一种新的基于二型模糊可能性聚类的红外图像分割算法。针对受概率约束的模糊聚类算法和不受概率约束的可能性聚类算法在红外图像分割时存在的问题,采用二型模糊系统融合两种分割算法的隶属度函数,将隶属度函数看作一个区间型分布,而不是单独采用两种算法输出的确定模糊值。这种处理方式不但能有效抑制噪声及野值,而且能有效防止红外图像的过分割。实验仿真结果表明,该算法较传统聚类算法能获得更好的分割效果,可有效抑制噪声对目标区域分割的干扰。     

基于量子粒子群模糊C均值聚类算法应用研究

模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。     

基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模研究

针对当前能源产业信息挖掘结果完整性差的问题，提出一种基于模糊聚类分析的能源产业信息自动挖掘建模方法。在模糊聚类分析算法中引入核学习算法，添加Gaussian核函数，搭建核模糊分析算法。确定核模糊分析算法的初始聚类中心，利用粒子群优化算法优化初始聚类中心，根据优化的初始聚类中心建立能源产业信息自动挖掘的目标函数，获取适应度值。根据适应度值与目标函数选择最佳个体，求解最佳个体的聚类有效性函数，解码输出聚类有效性函数最大时所对应的最优聚类数量与对应的聚类中心，以此搭建能源产业信息自动挖掘模型。实验结果表明，该模型可有效挖掘能源产业信息，在数据集规模不同的情况下该模型的调整兰德系数均较高，挖掘结果的完整性较高，自动挖掘效果佳。     

变长度微粒群优化模糊聚类的自适应图像分割方法

模糊C均值聚类(FCM.fuzzy c-means)图像分割方法,对初值选取较敏感,并且需要事先确定聚类数目.为此,提出了一种基于变长度微粒群算法(PSO,particle swarm optimization)优化PBMF模糊聚类的自适应图像分割方法.PBMF指标函数考虑了聚类数目和聚类中心,通过设计变长度PSO算法来实现PBMF指标函数的优化过程,并利用统计直方图将图像从像素窄间映射到灰度直方图特征空间,从而快速地获得图像的最佳聚类数日和聚类中心.对遥感图像的分割实验表明,该自适应分割策略具有全局搜索图像最佳聚类数月和聚类中心的能力,以及较强的抗噪能力.     

并行小生境粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊聚类算法对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优的问题,采用并行小生境粒子群优化算法对模糊聚类算法进行改进.通过山谷函数对小生境进行识别以形成互斥的多个子群,采用惩罚函数实现多子群并行搜索过程中的信息共享机制,引入混合聚类有效性函数获取最佳聚类数.仿真结果表明,该算法能提高模糊聚类算法的搜索效率以及分类精度.     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于参数自适应粒子群模糊聚类的图像分割研究

传统模糊聚类算法初始值过多依赖先验知识，易陷入局部最优，而采用粒子群模糊聚类虽有所改善，但粒子群也存在陷入早熟收敛的情况。针对这一问题，提出一种基于参数自适应的粒子群模糊聚类算法APSO-FCM。首先采用自适应参数控制策略对粒子群算法进行改进，然后使用提出算法优化模糊聚类初始数目，接着使用新的模糊C均值聚类方法进行图像分割。实验结果表明，提出算法划分的图像效果得到改善，在划分系数、划分熵等图像分割指标上有进一步提升。     

基于余弦相似性的自适应权重的改进FCM算法

模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种经典的聚类算法,主要通过迭代更新隶属度和聚类中心来提高聚类的有效性.FCM算法的性能主要通过类内紧性和类间分离性来评价,但其既依赖于初始聚类中心,也对噪声非常敏感.考虑到每个数据点和每个聚类中心对目标函数的不同重要性,本文提出了一种具有自适应权重的改进FCM聚类算法(Hybrid FCM).主要贡献:将2个具有自适应指数p和q的自适应权向量ψ和φ引入FCM的目标函数,以体现不同数据点和聚类中心的重要性;为提高聚类性能,自适应指数p、q和模糊因子m采用粒子群优化算法(PSO)优化,新提出的聚类评价指标AWCVI作为PSO算法的适应度函数;迭代过程中利用余弦相似性对隶属度函数进行修正,提高算法的鲁棒性.实验表明,本文提出的算法能够有效地提高聚类效果.     

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.     

基于L_1度量的Type-2熵模糊聚类红外图像分割

为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果.     

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...     

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。     

粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.     

基于改进粒子群优化聚类算法的故障诊断方法

针对模糊C均值聚类算法(FCM)中聚类结果受初始聚类中心影响突出的缺陷,利用粒子群优化算法(PSO)全局优化能力显著的特性,提出一种基于粒子群改进的模糊C均值聚类算法(PSO-FCM).该算法首先通过PSO优化算法得到一个最优值,然后利用该最优值初始化FCM聚类中心,从而优化了FCM算法的聚类结果.最后将该算法应用于电机故障诊断中,实验表明,该算法弥补了FCM算法的缺陷,提高了聚类的效率和准确性,改善了故障诊断结果.     

分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法研究

针对模糊C-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响而陷入局部极值的缺陷,提出基于分数阶粒子群的模糊聚类图像分割算法。利用分数阶微积分容易跳出局部极值的固有优势,将其引入粒子群的速度、位置更新进程,同时改进分数阶阶次的自适应调整机制并引入步长控制因子。实验结果表明,该算法与传统算法相比,具有更高的分割精度与更快的收敛速度。     

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。     

基于自适应正则化的核模糊C-均值聚类图像分割

模糊聚类是将模糊集的概念应用到传统聚类分析中,让数据集的对象在分组中的隶属用隶属函数来确定,隶属度函数更好地描述边缘像素亦此亦彼得特点,对象在各分组中的隶属度为连续区间[0,1]之间的某个值,以不同程度隶属于多个簇,而非确定硬聚类中的0或1的二值逻辑。模糊C-均值聚类算法是模糊聚类中的一种经典算法,如果样本空间是非线性可聚的,该聚类不能效果就不理想。而核模糊C-均值聚类利用特征映射很好解决了这个问题。最后用正则化参数来提高分割的鲁棒性和提高图像的细节。提出了加权图像,并采用高斯径向基函数。     

基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法研究

针对现有基于核方法的直觉模糊聚类算法对初始值敏感、收敛速度慢等缺陷,利用粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,对直觉模糊核聚类算法的初始聚类中心进行优化,并提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法。该算法在提升聚类性能的同时,有效增强了算法的收敛速度。在实验阶段,采用4组标准数据集对该算法进行了分类实验及有效性测试,并将其与模糊c均值聚类算法及直觉模糊c均值聚类算法的分类效果及运行时间进行对比,实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。