一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

基于混沌粒子群和模糊聚类的图像分割算法研究

针对模糊C-均值聚类算法受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响,易陷入局部最优解,以至于得不到最佳聚类结果等问题,提出了一种新的基于混沌粒子群的模糊C-均值聚类的图像分割算法。该算法采用逻辑自映射函数初始化均匀分布的粒子群,当算法陷入早熟收敛时进行混沌优化,以改善因粒子停滞而收敛到局部最优解的能力。实验结果表明,该算法具有更快的分割速度和更高的分割精度。     

基于犹豫度生成的抑制式FCM图像分割算法

针对抑制式模糊C-均值聚类算法的参数选择问题,采用一种直觉模糊补函数生成方法获得犹豫度,通过将其作为抑制因子实现参数的自适应选取,进而给出一种基于犹豫度生成的抑制式模糊C-均值图像分割算法。测试图像的实验结果显示,与模糊C-均值和一种直觉模糊C-均值聚类算法相比,该算法的迭代次数和运行时间均有一定下降,且能够更好地保持图像的细节信息。     

基于粒子群的Vague均值聚类分割算法

将Vague集引入模糊C-均值聚类目标函数,对其添加非隶属度信息,定义样本关于类的肯定隶属度函数和否定隶属度函数,并构造聚类中心表达式。采用粒子群优化算法求解该聚类目标函数,设计相应聚类算法,使其快速收敛于目标函数的全局最优解。对比实验结果表明,改进算法可以分割出目标轮廓并具有抗噪性。     

基于微粒群优化算法的文本模糊聚类方法

针对模糊C-均值算法(FCM)具有局部最优问题和初值敏感性的缺陷,将微粒群优化算法应用于文本模糊聚类, 提出了基于微粒群优化算法的模糊C-均值算法PFCM．该算法首先采用实数编码方式对聚类原型进行编码,利用微粒群优化算法的全局搜索性能对初始聚类原型的选取进行指导,然后利用模糊C-均值算法进行聚类．使用算法PFCM对文本集合进行聚类实验,并用目标函数值和划分系数来判断模糊划分的效果,实验结果表明,与FCM相比,该算法具有较好的全局收敛性和较好的聚类结果．     

基于PSO和GA混合优化的FCM算法

模糊C-均值(Fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心是随机确定的,因此存在着易受初始聚类中心和隶属度矩阵影响,可能收敛到局部极小值的缺点,从而影响图像分割效果.针对此问题,将粒子群优化(P S O)算法与遗传算法(GA)相结合更新种群和搜索最优点,进行全局搜索优化FCM初始聚类中心,实现了基于PSO和GA相结合的模糊C-均值图像分割算法,并用于分割乳腺钼靶图像.实验结果表明,提出的优化算法具有更好搜索全局最优解的能力,可以提高分割精度,得到更好的图像分割结果.     

改进的模糊C-均值算法在图像分割中的应用

针对传统的模糊C-均值算法在图像分割中存在的缺陷,提出了一种基于点密度函数加权的模糊C-均值聚类算法。将图像像素的点密度函数作为权值,并依据类间相关度定义了一个聚类有效性函数用以确定最佳聚类数,结合聚类有效性完成对图像的分割。理论分析和对比试验表明,该算法在一定程度上克服了模糊均值算法的缺陷,在图像分割中具有良好的分类精度。     

改进的核空间直觉模糊C-均值聚类分割算法

针对鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法易丢失图像细节的问题,提出一种改进的核空间直觉模糊C-均值聚类算法。将像素空间邻域信息和直觉指数引入到鲁棒模糊局部信息C-均值聚类目标函数,给出改进的像素空间邻域信息约束的聚类目标函数,对其聚类目标函数最优化推导并得到新的隶属度和聚类中心迭代表达式,并设计相应的图像分割算法,以便提高图像局部信息的有效分割能力。实验结果表明,改进的核空间直觉模糊聚类分割算法相比现有鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法能获得更好的分割效果。     

多目标混合优化的阈值图像分割

提出了一种多目标混合优化的阈值图像分割算法。该方法以类间方差函数和模糊熵函数为待优化目标函数,为了改善粒子群算法在迭代后期陷入局部最优的问题,在粒子群算法中引入多元宇宙优化算法并产生一组非支配解集;采用混沌搜索策略进行搜索,以更有效地逼近最优阈值;通过类间差异和类内差异的加权比值来选取最优解。仿真结果表明,相较于Otsu算法、多目标粒子群算法以及多元宇宙优化算法,算法的分割准确率较高。     

基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割

针对区间值模糊聚类算法,提出基于多目标区间值模糊聚类的含噪图像分割算法。利用迭代非局部均值算法去除图像中的噪声点,并在其上构造一个区间值模糊图像,然后设计两个区间值模糊聚类有效性函数作为多目标优化的适应度函数,并构造一个融合区间值模糊信息的最优解选取指标。在自然图像和刑侦图像上的实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时取得良好的分割效果。