一种空间信息自适应的鲁棒模糊聚类算法

针对传统模糊聚类算法利用空间信息对抗噪声时对图像分割造成影响的问题,本文提出一种新型鲁棒模糊聚类方法(fuzzy c-means＿adaptive spatial, FCM＿AS)。在传统FCM算法基础上,引入空间信息自适应方法,提出了新的模糊聚类模型FCM＿AS及其对应的迭代优化算法。该模型在利用像素空间信息对抗噪声的同时,在像素的局部信息和非局部信息之间,设置一个自适应权重参数,实现对空间信息的自适应调整。为验证本文算法的有效性,采用多种流行算法在合成图像和脑MR图像上进行对比实验。实验结果表明,与传统的模糊聚类方法相比,FCM＿AS算法在处理合成图像和复杂的医学图像噪声时,可有效消除噪声对分割过程的影响,分类相对准确,且边缘信息平滑,图片准确度较高,更加接近理想分割效果,具有更好的鲁棒性和优越性,是一种稳健的图像分割算法。该研究实现了对空间信息的自适应调整,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于中智模糊聚类的彩色图像鲁棒分割算法

为了提高噪声干扰彩色图像分割的鲁棒性,给出一种基于中智模糊聚类的彩色图像改进分割算法。将像素空间邻域信息嵌入现有的中智模糊C-均值聚类目标函数,利用马氏距离代替欧氏距离,度量中智模糊聚类中样本与聚类中心之间的差异程度,获得适合彩色图像分割的模糊聚类目标函数,并采用拉格朗日乘子法获取隶属度和聚类中心的迭代求解表达式。对彩色图像添加高斯噪声和椒盐噪声,图像分割测试结果表明,所给算法相比模糊C-均值聚类算法和基于马氏距离的中智模糊聚类算法有更强的鲁棒性。     

基于小波框架分解和模糊软聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的纹理图像分割方法．该方法利用小波框架分解提取纹理图像的特征参量,利用模糊软聚类方法在特征空间中进行纹理边界的粗划分,然后应用细化算法确定纹理边界区域的精确边界．文末给出了算法的一个典型实验．     

彩色图像鲁棒聚类分割快速算法

给出一种具有鲁棒性的彩色图像聚类分割快速算法,以改善基于马氏距离聚类分割算法(MFCM)的实时性和抗噪性。利用彩色图像红、绿、蓝3通道分量构造三维直方图,统计出现频次不为零的灰度级组数目,用于取代像素值进行聚类。将图像像素邻域均值嵌入MFCM算法的目标函数,采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解表达式,可得相应图像分割聚类算法。随机选取伯克利标准图像库中3幅彩色图像,添加不同强度的高斯噪声,进行分割测试。实验结果表明,改进算法对噪声图像的分割具有一定鲁棒性,对无噪声彩色图像分割相比MFCM算法具有更高执行效率。     

基于遗传模糊C-均值聚类算法的图像分割

将遗传算法（GA）与模糊C－均值聚类算法（FCM算法）相结合，并运用于图像分割，以期解决标准FCM算法在图像分割中运算速度慢和对初始值依赖大的两大缺陷。首先对模糊聚类中心进行编码，然后依据FCM算法的目标函数建立适应度函数，在适当的交叉率和变异率下，最终实现了基于遗传模糊C－均值算法的图像分割。考虑在一维图像分割特征向量情况下，通过引入直方图统计特性，实现了遗传模糊C－均值算法的快速运算，最后，运用真实的磨粒图像对算法进行了详细验证，并与标准FCM算法进行了对比，分割实验表明了本方法比标准FCM算法具有更快的计算速度和更好的鲁棒性。     

结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法

针对传统的模糊C均值聚类算法未考虑图像的空间信息,对噪声图像分割不理想,提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类的图像分割算法。此算法充分考虑像素的邻域特性,对隶属度函数做一定的修改,并将局部信息和非局部信息引入到数据和聚类中心的相异性测度中。实验结果表明,该算法能有效地分割图像,并具有较好的抗噪能力。     

NSCT变换与空间约束模糊核聚类红外图像分割算法

红外图像成像模糊、易受噪声污染,分辨率低,采用标准的FCM分割算法会出现失效和误分割。通过对以往各种方法的研究,根据红外图像的特点及FCM算法的不足,提出采用在NSCT变换域进行去噪预处理与改进的FCM算法相结合的分割算法。首先对红外图像进行NSCT变换,在变换域,采用自适应阈值法去除各细节子带中的噪声,其次在FCM算法中引入核映射将数据映射到非线性空间中进行聚类划分,最后采用邻域信息修正当前像素的隶属度值,得到更准确的聚类结果。实验结果证明该算法较FCM、KFCM、SFCM聚类分割算法有更好的分割精度。     

显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割

为克服直觉模糊C-均值(IFCM)聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,且对聚类中心初始值敏感的缺陷,给出显著信息引导的直觉空间模糊聚类图像分割方法。使用图像的显著信息初始化聚类中心,能够很大程度地防止算法陷入局部最优;将改进的融合局部空间信息的模糊因子引入到IFCM聚类算法中,可提升算法的抗噪性能。实验结果表明所给方法能在多种含噪声图像上得到较好的分割效果。     

一种基于改进PFCM的鲁棒图像分割算法

给出一种基于图形模糊聚类(fuzzy clustering method on picture fuzzy sets,PFCM)的改进鲁棒分割算法。该算法将样本聚类所对应的中立度和拒绝度相结合,构造幂积型表达式,将该表达式作为正则项嵌入聚类目标函数,通过目标函数最小化存在极值的必要条件获得改进的图形模糊聚类迭代方法。再将邻域像素灰度信息嵌入改进的图形模糊聚类目标函数,利用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代算法。通过标准图像及噪声干扰的分割测试,结果表明,与模糊C-均值聚类、直觉模糊聚类算法和图形模糊聚类分割算法相比,改进算法对无噪图像分割更有效;与鲁棒模糊C-均值聚类和鲁棒直觉模糊聚类算法相比,改进算法对噪声图像分割具有更强的抗噪能力。     

相对熵模糊C均值聚类分割算法

针对模糊C均值聚类分割算法无法获得复杂图像的细节信息问题,提出一种相对熵模糊C均值聚类分割算法。该算法利用划分隶属度构造相对熵,对传统模糊C均值聚类进行正则化约束,将其作为正则化因子添加到传统FCM的目标函数,得到新的聚类目标函数。通过拉格朗日乘子最优化推导,得到新的隶属度和聚类中心的迭代更新表达式。实验结果表明,该算法对于图像与背景灰度相近的复杂图像可以清晰的分割出图像的轮廓,也比FCM方法获得更多的图像细节信息。     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。     

基于差分粒子群和模糊聚类的彩色图像分割算法

彩色图像数据信息量较大,传统的模糊C均值聚类算法（FCM）在分割时更加容易受到初始聚类中心影响陷入局部极值．文中研究了一种融合差分演化、粒子群和模糊均值聚类的彩色图像分割算法（DEPSO—FCM）．利用差分演化算法的快速收敛特性、粒子群算法的全局搜索能力,解决模糊均值聚类图像分割时易受到初始聚类中心影响和陷入局部最优的问题。同时针对不同的色彩空间对于图像分割效果的影响,尝试在不同的空间上使用DEPSO-FCM进行图像分割．实验表明,该方法能解决FCM算法陷入局部最优的问题,在不同的色彩空间上都获得了理想的分割效果．     

双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法

针对小目标图像分割的问题,提出一种双边加权直方图模糊C-均值聚类分割算法。该算法将样本信息和几何结构信息作为权值,对传统模糊C-均值聚类分割算法进行双边加权。并对加权聚类分割目标函数进行最优化推导,获得迭代求解的隶属度、聚类中心和聚类几何信息权表达式。对比实验表明,该分割算法能得到较好的分割效果。     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

混合模糊谱系聚类算法

针对模糊C-均值聚类算法对聚类数预先不可知和谱系聚类所具有的缺陷,提出了混合模糊谱系聚类算法,该算法结合模糊聚类和谱系聚类,自动确定聚类数目,并可以有效的对数据进行聚类．实验表明,该算法具有良好的有效性和可行性．     

遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割

通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果。     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割

在医学图像分割研究中,针对模糊C均值（FCM）聚类算法聚类个数难于确定、搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传统FCM聚类算法的不足,得到了较好的分割效果.实例分析证明了算法的有效性和实用性.     

基于小波域的鲁棒音频数字水印算法

为有效保护音频数字产品,增强其抗同步攻击能力,在小波域的基础上,提出了一种新的盲检测数字音频水印算法.先将完整音频进行三层小波分解,取其低频系数,再对每个音频帧进行三层小波分解,也取其低频系数,最后分别求出两组低频系数的平均值,并进行比较判断水印嵌入位置.嵌入水印后的音频信号与原音频信号在听觉上是相似的.实验结果表明,该方法既可增强水印的不可见性,又能抵御多种攻击,具有很好的鲁棒性和实用性.     

一种基于光照补偿和模糊聚类的图像分割方法

针对受到光照不均匀影响的图片在直接进行阈值分割造成的错分割问题,提出在分割前对图像进行光照补偿的预处理,从原图中分离出光照不均匀平面矩阵,从而降低光照不均匀对阈值分割造成的不利影响.在分割过程中采用模糊聚类算法,提高了图像分割的有效性.     

基于稀疏自表示的模糊聚类图像分割算法

为了提高噪声污染图像分割的鲁棒性,提出一种基于稀疏自表示的模糊C均值聚类图像分割算法。该算法首先将图像过分割为超像素,以超像素作为图像基元,对每一块超像素进行特征提取,所有超像素的特征组成图像的特征矩阵;其次建立特征矩阵的稀疏自表示模型,将其以自身为字典时的表示系数作为表示样本间相关性的判别特征矩阵;最后利用模糊C均值聚类算法聚类图像的判别特征矩阵,得到图像的分割结果。对人造图像、自然图像和遥感图像添加高斯噪声和椒盐噪声,实验结果表明,改进算法对噪声污染的图像有较好的分割质量,有一定的抗噪鲁棒性。