基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割*

针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻城信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法.该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心;最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函...     

基于分水岭的多目标核聚类图像分割

传统的聚类图像分割方法一般仅仅利用图像中的灰度信息。为了更好地利用图像中的区域和边缘信息,提出一种基于分水岭过分割的多目标模糊核聚类图像分割算法。该算法采用分水岭算法获得图像的过分割区域,采用多目标模糊核聚类算法对区域代表点和分水岭上的像素进行聚类。根据聚类结果将图像中的像素进行标记,得到最终的分割图像。实验结果表明,由于利用了图像区域信息,使得目标能够比较完整地从背景中分离出来。     

基于捕食者—食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差．为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者—食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法．该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建立包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者—食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割．仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法．     

基于Ant-Tree聚类算法的图像分割

图像分割可以看作对具有不同特征的像素进行聚类的过程。综合考虑像素的灰度、梯度及邻域等特征,将Ant-Tree聚类算法引入图像分割中。针对Ant-Tree算法的聚类结果信息冗余的缺点,采用了一种改进的树结构模型来提高聚类速度。此外,还提出了一种新的初始化方法,结合K-means算法动态修正聚类中心,提高了聚类准确度和算法的鲁棒性。实验结果证明改进的Ant-Tree算法可以快速准确地分割出目标,是一种非常有效的图像分割方法。     

一种C-均值聚类图像分割的模糊熵后处理方法

提出了一种结合C-均值聚类算法和模糊熵的图像分割方法,该方法先采用C均值聚类算法对含噪图像进行初步分割,再利用模糊熵准则作后续处理。该方法一方面能够继承C-均值聚类算法的优点,可以灵活地用在基于多特征和多阂值的图像分割中,另一方面充分考虑了图像的区域信息,利用模糊熵最小作为准则,对c均值聚类算法初步分割结果的错分类点作了进一步的处理,克服了C-均值聚类算法对噪声敏感的缺点。实验结果表明,本文方法在运算开销上只比C-均值聚类算法多4～6S,对于低信噪比的图像能够取得优于C-均值聚类算法的分割效果。     

基于梯度算子的蚁群图像分割算法研究

提出了一种基于梯度算子的改进蚁群图像分割算法,解决了用传统分割方法很难将目标与背景灰度值相似图像分割的难题.该算法基于经典的梯度算子图像分割,从聚类的角度出发,综合像素的灰度、梯度特征进行特征分割.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法,通过设置不同的蚁群、聚类中心、启发式引导函数和信息激素来解决蚁群算法循环次数多,计算量大的模糊聚类问题.实验证明,该改进蚁群算法可以快速准确的分割出背景和目标灰度值极其相似图片的目标图像,是一种有效的图像分割方法.     

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.     

基于互信息与类距离测度最优的图像聚类

模糊C均值算法用于图像聚类时,仅考虑图像的灰度信息,忽略灰度的空间分布,未充分利用分割前后图像间的关系。从分割后图像的类距离出发,并利用聚类分割前后图像间的互信息,以基于对称分布多样性的粒子群算法为优化技术,构造了一种新的图像分割方法——基于互信息和类距离测度最优的图像聚类算法。对医学图像进行仿真,实验结果表明该算法得到的图像边界清晰连续,图像的内部特征保持完好,与多种聚类算法相比,图像分割的质量明显得到提高。     

混合聚类彩色图像分割方法研究

提出了一种基于K-均值算法和EM算法混合聚类的彩色图像分割方法。首先将待分割的RGB彩色图像转化成YUV空间模型,然后将该图像分割成n小块,对每个块的颜色分量用改进的K-均值聚类算法进行聚类分析,最后用EM聚类算法对每个块进行聚类,分割源图像。对K-均值算法和EM算法的初始聚类中心引进了改进算法,加快了算法的收敛速度。并与相似的分割方法进行了比较实验,给出了详细的实验结果与分析。实验表明该方法分割速度快,效果好,具有较高的实用价值。     

基于AP聚类算法的图像分割应用与研究

针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。     

基于生长树的遗传聚类算法研究

分析了目前基于目标函数聚类算法的不足,面对形状复杂且非重叠的样本聚类问题,定义了最邻近距离和生长树的概念。随机选取生长树初始种子点,以最邻近距离作为生长树生长的方向和样本划分依据,以最终生长树大小为聚类目标函数,引入遗传算法,提出基于生长树的遗传聚类算法,并通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：基于生长树的遗传聚类算法对于形状复杂且非重叠样本的聚类是完全可行和有效的。     

基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法*

将模拟退火遗传算法用于聚类分析，通过对聚类中心进行编码，定义适应度函数，选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用，给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法，实验结果显示该方法优于基本的遗传算法。     

采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法

介绍了一种基于密度和网格的聚类分析算法——蚁群爬山法（ACH)，这种算法能自动获得簇数k的值和任意形状的簇的划分，并具有较好的并行性。通过对网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。     

一种改进的聚类算法及其在说话人识别上的应用

目前应用最广泛的模糊聚类算法是基于目标函数的模糊k-均值算法．针对该算法存在的缺点。本文提出一种改进的聚类算法．利用遗传算法的全局优化的特点，在能够在正确获得未知对象的聚类中心数目的同时．克服模糊k-均值算法对初始中心点影响的缺陷。将该聚类算法用于确定EBF(椭圆基函数)网络的隐层节点和中心值等参数，在不依赖文本的话者确认实验中．获得了较好的识别效果。     

基于减聚类优化算法的无线传感网络分簇路由协议研究

无线传感网络是当前无线网络研究的热点领域,分簇路由协议作为降低网络能耗、提高网络生存时间的核心技术而备受关注。在深入分析已有算法存在诸多不足的基础上,本文提出了一种基于减聚类优化的分簇路由算法。本文首先建立一阶能耗模型,确定网络最优簇首数量;然后建立减聚类优化数学模型,确定可供选择的分簇方案;最后以最小化最大簇内距离方差作为评价指标,确定最优的分簇结果。仿真结果表明:相比经典的LEACH分簇路由协议,该算法划分的网络能够有效地降低网络能耗、提高网络生存时间,弥补已有算法的不足之处。     

基于遗传算法的多维快速聚类算法研究*

引入遗传算法试图解决海量、高维样本的聚类问题。分析了目前基于样本和属性值两类基于遗传算法的聚类算法的不足,归纳出它们的算法模型。针对多维快速聚类问题提出了密度法、网格法两种基于遗传算法的聚类算法。算法测试表明,改进后的基于遗传算法的聚类方法能够解决海量、高维样本的聚类问题。     

时间序列信号多尺度FCM聚类方法

目的：探讨基因海量时间序列信号的归类方法。方法：将小波多尺度分析引入,在多个尺度上进行聚类,并结合FCM得到新的聚类算法。结果：应用新的聚类方法,对小脑组织的一组基因芯片时间序列信号进行分析,通过分类结果对照发现,各类中的大多数基因生物学意义接近。结论：此改进的聚类方法是有效的,是一种新的思路。     

一种求解聚类问题的分布估计算法

提出一种求解聚类问题的分布估计算法。基于PBIL算法定义聚类矩阵,建立对应的概率矩阵模型,引入遗传算法的基因变异算子,设计适用于分布估计算法的变异操作,改进概率模型的更新方式。实验结果表明,与Kmeans、Kmedioid、Clarans和遗传算法相比,该算法的聚类质量较好。     

基于聚类集成的人名消歧算法

传统人名消歧算法中,每类特征仅反映人物实体的部分信息,且不同聚类算法各有优缺点。本文提出了一种基于聚类集成的人名消歧算法。首先,从文本中提取上下文特征、实体特征、社会关系特征得到三个相似度矩阵,并对这三个相似度矩阵进行融合得到一个融合相似度矩阵;然后,把这四个相似度矩阵作为输入,利用不同的聚类算法得到不同的划分;最后,采用基于均方误差邻接矩阵聚类（Squared Error Adjacency Matrix Clustering,SEAM）算法对这些划分进行集成,实现人名消歧。在CLP2010人名消歧训练语料上进行实验,结果表明,新算法有效地提高了人名消歧的准确性和鲁棒性。     

一种综合多种聚类结果的算法

在简要介绍了SAMARAH模型中定义的不同聚类结果的类别之间的相似度及其不足的基础上,提出了一种多种聚类结果的算法步骤,重点介绍对两个不同聚类结果间的相似度最大的两个类别所对应的四种不同情况的调整策略。以综合模糊C均值聚类结果和K均值聚类结果为例,说明了提出的综合多种聚类结果的算法具有实用性,并得出该算法的一些结论。