自适应属性加权2维FCM分割算法

目的 为了提高2维直方图模糊C均值聚类分割算法的抗噪性和普适性,提出了属性加权2维直方图模糊C均值聚类分割新方法。方法 针对2维直方图模糊C均值聚类分割算法存在阈值参数选取不当导致抗噪性能差的不足,将属性加权引入2维直方图模糊C均值聚类并有效解决了每维属性聚类贡献度的问题。结果 本文算法相比2维直方图模糊C均值聚类分割法抗椒盐和高斯噪声性能平均提高了2～3 dB;同时,相比模糊局部C均值聚类分割法抗椒盐噪声性能平均提高了2～3 dB且抗高斯噪声性能稍差大约1 dB,但本文算法相比模糊局部C均值聚类分割法的速度平均提高了大约40倍。结论 实验结果表明,本文算法相比现有2维直方图模糊C均值聚类算法更适合噪声图像分割;同时,相比模糊局部C均值聚类算法更有利于实时性要求较高场合的目标跟踪和识别等需要。同时从大量图像测试得出,本文算法对于一般人工合成图像、智能交通图像及遥感图像等具有普遍适用性。     

卫星云图的多通道FCM分割算法

卫星云图是对地球大气进行遥感测量的重要资料,云团的识别、跟踪及预测都需要对卫星云图进行图像分割和边缘提取。本文通过改进模糊C均值(FCM)算法对云图进行分割,改进后的算法显示出了效率高、分辨准确的特点。实验采用了2011年6月的RGB多通道卫星云图,通过对云图分层聚类,提取多通道聚类的相交区域等过程,实现了云团快速准确的分割。     

彩色图像分割方法及其在农业中的应用

根据作物生长状态参数检测的特点,采用了一种基于混合颜色空间的模糊C均值聚类分割方法来提取目标以便测量.该方法对传统模糊C均值聚类算法中存在的一些问题进行了改进,首先在HSV空间分析H直方图确定出最佳聚类数,并在Lab空间初始化聚类中心,最终在Lab空间对图像进行分割来得到目标图像.将该方法应用到作物生长状态参数的检测中来提取目标,相比其他方法取得了较好的结果.     

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。     

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.     

基于特征加权的自适应FCM彩色图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在需预先给出初始聚类数目,且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题.通过引入ReliefF技术进行特征加权,结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM彩色图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像分割效果,分割结果优于现有FCM图像分割方案.     

融合减法聚类与C-均值聚类的目标定位方法

视频运动目标的检测与定位是视频监控系统的主要技术之一。针对现有视频监控系统目标定位过程在目标被浅度遮挡或存在噪声时定位不准确的问题,提出了一种新的视频运动目标定位方法。采用减法聚类、聚类有效性函数与加权模糊C-均值聚类方法相结合。首先利用减法聚类,获得初始聚类中心,再通过加权模糊C-均值聚类算法对视频运动进行目标定位,避免了算法陷入局部最优而获取了全局最优。然后引入聚类有效性函数,获得视频序列中目标的最佳个数。仿真结果表明,改进方法对存在噪声或野点的情况具有较好的鲁棒性,并可以在不需要人为给定待检测图像目标个数的情况下,对存在浅度遮挡区域的目标进行准确定位。     

结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法

采用传统的模糊C均值聚类(FCM)算法进行彩色图像分割存在聚类数的选取、初始聚类中心的确定、迭代过程中的大计算量及后处理等问题。在对上述问题进行研究的基础上,针对传统FCM聚类分割时初始值选取方法的盲目性和随机性,为了更准确地自动获取待分割图像聚类的初始参数,提出了一种结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法(HFCM),该方法可根据待分割图像的三维颜色直方图自适应地获取FCM算法的初始聚类中心及聚类数目,同时提出一种最频滤波与区域合并相结合的新的后处理策略,有效消除了小的空间区域。实验表明,相对于传统FCM,该图像分割方法的速度较快,并且分割结果更接近人类分割效果。     

自适应FCM算法在图像分割中的应用研究

针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。     

快速鲁棒核空间模糊聚类分割

目的 传统模糊C-均值聚类应用于图像分割仅考虑像素本身的聚类问题,无法克服噪声干扰对图像分割结果的影响,不利于受到噪声干扰的工业图像、医学影像和高分遥感影像等进行目标提取、识别和解译。嵌入像素空间邻域信息或局部信息的鲁棒模糊C-均值聚类分割算法是近年来图像分割理论研究中的热点课题。为此,针对现有的鲁棒核空间模糊聚类算法非常耗时且抑制噪声能力弱、不适合强噪声干扰下大幅面图像快速分割等问题,提出一种快速鲁棒核空间模糊聚类分割算法。方法 利用待分割图像中像素邻域的灰度信息和空间位置等信息构建线性加权滤波图像,对其进行鲁棒核空间模糊聚类。为了进一步提高算法实时性,引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的2维直方图信息,构造一种基于2维直方图的鲁棒核空间模糊聚类快速分割最优化数学模型,采用拉格朗日乘子法获得图像分割的像素聚类迭代表达式。结果 对大幅面图像添加一定强度的高斯、椒盐以及混合噪声,以及未加噪标准图像的分割测试结果表明,本文算法比基于邻域空间约束的核模糊C-均值聚类等算法的峰值信噪比至少提高1.5 dB,误分率降低约5%,聚类性能评价的划分系数提高约10%,运行速度比核模糊C-均值聚类和基于邻域空间约束的鲁棒核模糊C-均值聚类算法至少提高30%,与1维直方图核空间模糊C-均值聚类算法具有相当的时间开销,所得分割结果具有较好的主观视觉效果。结论 通过理论分析和实验验证,本文算法相比现有空间邻域信息约束的鲁棒核空间模糊聚类等算法具有更强的抗噪鲁棒性、更优的分割性能和实时性,对大幅面遥感、医学等影像快速解译具有积极的促进作用,能更好地满足实时性要求较高场合的图像分割需要。     

基于图论的快速FCM图像分割算法

研究基于图论的最短路径算法与加权直方图方法,结合快速模糊聚类思想,提出一种改进的快速模糊C-均值(FCM)图像分割算法。利用最短路径算法对图像进行初始化处理,使处理后的灰度值准确反映邻域像素对原像素的影响。通过加权直方图改变灰度变化剧烈区域像元在图像分割中的影响程度,并自适应寻找初始聚类中心。实验结果表明,该算法能快速准确地分割图像,具有较强的抗噪性。     

湿地遥感图像分割算法设计及实现

提出了一种结合熵和模糊C均值的聚类分割方法。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,基于二维直方图的模糊C均值聚类算法除了考虑像素点的灰度信息外还考虑了像素点邻域的空间信息,可有效地抑制噪声;在目标函数中引入熵项则能更好地抑制噪声和外围点对类中心估计的影响。实验分析结果表明,算法对湿地遥感图像的分割效果优于FCM算法。     

快速模糊C均值聚类的图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类算法广泛应用于图像的自动分割,但标准的FCM算法存在计算量大,运算速度慢等问题。对FCM算法进行改进,提出了一种快速FCM图像分割算法(FFCM),该算法将图像从像素空间映射到其灰度直方图特征空间,并在此基础上,充分利用像素的邻域特性,对隶属度函数做一定改进,实验结果表明该算法能快速有效地分割图像,并具有较好的抗噪能力。     

非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法未利用图像的空间信息,在分割迭加了噪声的MR图像时分割精度较差。采用了既能有效去除噪声又能较好地保持图像边缘特征的非局部降噪方法,结合基于图像灰度直方图聚类分析的快速模糊C-均值聚类算法,得到了一种具有较高分割精度的图像快速分割算法。通过对模拟图像、仿真脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验,表明提出的新算法比已有的快速模糊C-均值聚类算法有更精确的图像分割能力。     

基于直方图和模糊C均值的彩色图像分割方法

提出一种基于HSV空间的直方图和模糊C均值(FCM)相结合的彩色图像分割算法.首先将彩色图像转化到HSV空间,考虑到该空间的奇异性,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点,然后对非奇异点建立3D HSV颜色直方图,并用爬山算法筛选出峰值进行像素点FCM聚类,对奇异点则建立1D灰度直方图,筛选出峰值进行直方图FCM聚类,最后合并两种分割结果.实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定鲁棒性.     

基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法

标准的FCM算法对大数据样本集进行聚类时极为耗时,而且对噪声比较敏感。针对其缺点,提出了一种基于三维直方图加权的模糊聚类图像分割方法,该方法考虑了图像像素点的灰度信息和邻域的均值信息及中值信息,其次考虑了样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性和实时性的需求。     

结合[k]-means的自动FCM图像分割方法

针对图像分割中模糊C均值算法（FCM）无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。     

红外图像分割的改进模糊C均值聚类方法

分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的分割结果有较大的影响。传统的模糊C均值算法的分类数和聚类中心往往设定为经验值。为获得最佳的分类数,提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对传统的模糊C均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题,提出了基于直方图灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。实验结果表明该方法有效可行。     

图像分割中模糊聚类数目的确定

尽管模糊聚类是一种无监督的分类,但目前的FCM类型的算法却要求聚类原形参数的先验知识(原型数目及类型),否则算法就会产生误导,这就限制了在图像分割中的应用。因此需要对聚类数目给出一个判断算法。通过对图像的灰度直方图中加入它的梯度信息,提出了灰度-梯度的二维直方图。该方法能有效地抑制噪声的干扰,更准确地得到聚类数目,使模糊聚类完全无监督化。