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针对复杂背景下作物病害叶片分割问题,提出一种改进模糊C均值聚类(Fuzzy C Means,FCM)的作物病害图像分割方法.该方法综合考虑图像的像素点的局部空间信息和灰度信息,计算出更为准确的局部空间信息,减少噪声的同时更好地保留了图像细节,从而使图像分割效果更为精确.选取黄瓜病害叶片图像进行本文算法的验证,并与其它分割方法进行比较实验.实验结果表明,本文提出的方法分割效果更好,其分割正确率为97.81%. 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于多重模糊聚类的红外目标分割算法。为了实现目标的准确分割,先将原始红外图像进行四划分得到四个子图像,在各个子图像上分别进行模糊C均值聚类,再对图像进行横纵二划分各得到两个子图像,并将四划分时得到的聚类结果约束在二划分的聚类过程中,最后将二划分得到的聚类结果约束到原始图像的聚类过程中,并在其中加入邻域空间约束。此方法可有效增强背景和目标区域像素点的各自凝聚性和抗干扰性,有效提高聚类分割结果的准确性。实验结果表明,多重模糊聚类目标分割算法能准确地实现红外图像目标区域和背景区域的分离,是一种可行的目标分割算法。 相似文献
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基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统的模糊C均值聚类(FCM)图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,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,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。 相似文献
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为了克服传统的模糊C-均值聚类算法抗噪性能差的局限性,在中智模糊聚类基础上提出了一种新的基于邻域信息的中智模糊聚类图像分割算法.将中智集合引入模糊C-均值聚类算法,转化为一个优化问题.通过建立局部邻域信息约束的函数考虑像素之间的相互联系进行图像分割.通过对灰度图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试,其测试结果表明,该算法得到的图像分割结果更稳定、边界更平滑且具有较强的噪声抑制能力. 相似文献
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像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑.该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节. 相似文献
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像素间的上下文相关信息对图像分割算法的抗噪性和准确性具有重要意义,现有的模糊C均值(FCM)聚类算法对此缺乏充分考虑。该文基于对空间上下文的可靠性度量,提出一种模糊C均值聚类算法(RSFCM)应用于图像分割:通过对空间上下文有效建模来提高聚类算法的抗噪声干扰性能,并研究了一种新的可靠性模糊度量指标,使聚类算法能更好地平衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果。实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节。 相似文献
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针对传统FCM算法处理噪声图像时存在去噪性能差、聚类时间长、分割效果不佳等问题。文中通过拟合核聚类算法和传统的FCM算法,产生一种使用内核诱导距离取代欧式距离的核函数FCM算法,并推导出利用样本特征和空间信息的核FCM聚类算法,通过大量的对比测试,得出文中算法较传统FCM算法在图像的分割和去噪时间上减少约68%,峰值信噪比相比传统FCM算法提高了约10%。证明优化后的算法具有更好的抗噪性与鲁棒性。 相似文献
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FCM算法用于灰度图象分割的研究 总被引:24,自引:0,他引:24
模糊C均值(FCM)算法用于灰度图象分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图象中存在着模糊和不稳定性的特点,但是这种算法存在着一些不足,如类数目无法自动确定,运算的开销太大等,因而限掉了这种方法的应用,针对这些问题,本文利用直方图分析的方法,自动确定算法的聚类数目和各类的类峰值,并针对FCM算法和灰度图象的特点,提出了一种适用于灰度图象分割的快速FCM算法(QFCM)使得运算了开销降低, 相似文献
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基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。 相似文献
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基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法 总被引:13,自引:5,他引:8
模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是传统的FCM算法没有考虑像素的空间信息,因而对噪声十分敏感。为了克服上述问题,提出了一种新的基于改进的FCM图像分割算法。该方法将空间的信息融入到标准的FCM算法中,通过引入表征邻域像素对中心像素作用的先验概率来重新确定当前像素的模糊隶属度值,该概率在算法执行过程中根据模糊隶属度值自动地予以确定。算法中使用基于统计直方图的快速FCM算法进行初始化,收敛速度大大提高。人造图像和实际图像的实验结果表明该方法的有效性和对噪声具有较强的鲁棒性。 相似文献