基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合，是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率，提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值（FCM）聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制；然后通过塔形分解来缩减聚类样本集；最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明，该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外，为确定分割的最优类别数c，还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度，实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。     

改进的快速模糊聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法用于图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但是存在计算量大、运算速度慢、抗噪能力差等问题,为解决上述问题提出了一种改进的快速FCM算法(FFCM),方法将空间信息融入到标准FCM算法中,将图像从像素空间映射到其厌度直方图特征空间,实现了快速聚类,然后在快速聚类的基础上,充分利用像素的邻域特性,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属,对隶属度函数做一定改进.实验结果表明,既能快速有效地分割图像,又具有较好地抗噪能力.     

一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真

针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小.     

不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割

在经典的融合空间信息的模糊聚类图像分割方法中,图像像素的空间信息大,都采用正方形的邻域窗来获取。为了更好地分割出图像中的边界及细节信息,对不同形状邻域空间信息的模糊聚类图像分割进行了研究。在该方法中,首先采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素的空间信息,然后分别将这三种空间信息引入到融合空间信息的模糊聚类图像分割中。Berkeley图像上的分割实验表明分别采用圆形、三角形和菱形邻域窗获得图像像素空间信息的模糊聚类图像分割方法在分割性能上要优于融合正方形邻域窗空间信息的方法。     

鲁棒空间约束的模糊聚类图像分割

目的 为进一步提高分割精度,在模糊聚类的基础上引入统计信息,提出一种鲁棒型空间约束的模糊聚类分割算法。方法 基于局部空间信息的先验概率与后验概率,提出一种新型空间约束项,并通过卷积操作提高运行效率;进而引入负对数联合概率作为测度函数,进一步提高算法对于各像素点所属类别的甄别能力;同时将测度函数与空间约束项整合至目标函数中,通过迭代更新各参数达到最小化目标函数的目的。结果 对于合成图像的实验结果表明,本文算法对于噪声类型和噪声强度具有较强的鲁棒性;对于彩色图像的实验结果表明,在适当的特征描述符的辅助下,本文算法也能够获得令人满意的分割结果和较高的分割精度。结论 本文算法克服了现有算法的缺陷,进一步提升了图像的分割精度。其适用于分割带噪声图像,且在适当纹理特征的辅助下分割彩色图像,与同类算法的比较实验结果验证了本文算法的有效性。     

一种人工免疫算法优化的高有效性模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类初值敏感、易陷入局部最优的缺陷,将具有良好勘探和开采能力的人工免疫算法用于模糊聚类的优化并提出了相应的图像分割算法.利用改进的Hausdorff距离提出一种新的抗体浓度评价算子并定义了相应的免疫算子,简化了免疫操作,增强了算法自适应寻优能力.采用最近提出的一种有效性函数作为聚类适应度函数,以人工免疫算法寻优,从而自适应地确定聚类数日与中心,实现自动图像分割.仿真实验表明,该算法可以实现图像的自动高有效性分割.     

蚁群模糊聚类的图像分割

蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割.但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷.提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式.针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类.实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果.     

基于Type-2模糊聚类的图像分割算法

模糊C均值算法是图像分割的常用方法,但该算法对噪声非常敏感。为此,提出一种新算法,在模糊C均值算法基础上引进Type-2模糊理论,以提高算法的分割准确性和鲁棒性。该算法对模糊C均值算法中每一个样本的隶属度进行分段线性拉伸,利用拉伸的结果作为一个新的隶属度函数,并用该函数对图像进行分割。实验结果表明,该算法准确性较高,且具有良好的抗噪能力。     

结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

提出一种结合空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法.该方法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法,并对隶属函数做了改进;依据平方误差和最小准则,来确定模糊分类矩阵及聚类中心;最后,依据最大隶属度原则,划分图像像素的类别归属.实验结果表明,该方法能快速有效地分割图像,并且具有较强的抗噪能力.     

一种自适应的模糊C均值聚类图像分割方法

针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像噪声的鲁棒性和分割图像区域边缘的准确性。     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究

模糊C均值聚类算法（FCM）在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。     

基于快速二维熵的加权模糊C均值聚类图像分割

提出了一种结合快速二维熵和加权模糊C均值聚类的图像分割方法。采用快速二维熵算法对实际图像进行初步分割求得目标和背景的中心,然后采用样本点像素与其邻域灰度像素的差别表征该样本点对分类的影响程度,最后利用加权模糊C均值聚类算法完成图像分割。该方法一方面解决了传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感的问题,另一方面克服了传统的聚类算法对数据集进行等划分的缺陷。实验结果表明,该方法不仅具有良好的收敛性,而且还可以有效地把目标从背景中分割出来,具有重要的实际应用价值。     

基于FCM聚类的图像分割算法

为提高现有模糊C均值聚类算法(FCM)对噪声图像分割的效果和稳定性,提出一种基于FCM的图像分割算法。利用非局部空间信息构建和图像,根据和图像的直方图,自动选择初始化聚类中心,通过求取目标函数极小值完成图像分割。理论分析和实验结果表明,该算法比现有算法更加有效和稳定,对噪声图像有更强的鲁棒性。     

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究*

针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函数,该函数能够有力抑制噪声点,同时能够很好保留边界的特性;其次,设计了具有空间约束的样本邻域信息加权隶属度矩阵;最后,将该方法应用于人工合成图像和模拟MR脑图像的聚类。实验结果表明,该方法能够获得较好的聚类效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

FCM与马氏空间约束条件下的快速图像分割技术研究*

提出了一种FCM与马氏空间约束的快速图像分割技术.在FCM图像分割算法的基础上,引入了Markov 随机场用以描述图像分割中的空间约束信息,并通过多级级联的方式获得最后的图像分割结果.这样既克服了传统模糊C均值聚类算法只考虑图像中的数值特征信息,忽略像素间的空间约束关系的缺点,又最大限度地保证了分割算法计算的简单有效性.实验证明,与其他模糊C均值聚类算法相比,本文方法有更好的可靠性与有效性.     

Adaptive entropy weighted picture fuzzy clustering algorithm with spatial information for image segmentation

Image segmentation has been broadly applied in computer vision and image analysis. However, many segmentation methods suffer from limited accuracy for noisy images. To improve the robustness of the existing picture fuzzy clustering and solve the problem of selecting spatial constraint parameter, a novel picture fuzzy clustering is proposed. Firstly, a novel symmetric regularizing term is constructed to solve the time-consuming problem of existing picture fuzzy clustering, and the corresponding fuzzy clustering is proposed. Secondly, considering the correlation between current pixel and its neighboring pixels, the objective function is modified by adaptive weighting fusion of local mean information, and the maximum weight entropy constraint is embedded into it to solve the difficulty of parameter selection. Finally, the local spatial information constraint item of the current pixel is constructed by using its neighboring picture fuzzy partition information and is utilized to modify the picture fuzzy partition information of current pixel to correct the clustering center. Results show the proposed algorithm has some potential advantages in segmentation accuracy and anti-noise robustness.     

图像分割中的模糊聚类方法

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。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均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进的模糊C均值聚类算法优缺点。最后,讨论模糊C均值聚类算法目前存在的问题及未来发展方向。