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。     

优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法

当图像被噪声严重污染时,像素的邻域像素也可能被污染。此时,来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像,并在新图像的灰度直方图上采用优选抑制式模糊C-均值聚类,提出优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法。实验结果表明,该方法能进一步提高模糊C-均值聚类方法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

DCT子空间的邻域加权模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类是一种有效的图像分割方法, 但存在因忽略空间上下文信息和结构信息而易为噪声所干扰的现象. 为此提出了DCT子空间的邻域加权模糊C均值聚类方法. 该方法首先结合分块的思想, 对图像块进行离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT), 建立了一个基于图像块局部信息的相似性度量模型; 然后定义目标函数中的欧式距离为邻域加权距离; 最后将该方法应用于加噪的人工合成图像、自然图像和MR图像. 实验结果表明, 该方法能够获得较好的分割效果, 同时具有较强的抗噪性.     

一种嵌入局部信息的快速KFCM聚类分割算法

针对核空间模糊局部C-均值聚类分割算法时间复杂性过大而不适合实时场合图像分割需要的问题,提出了一种核空间局部模糊C-均值聚类分割的快速算法。利用像素与其邻域像素之间的空间距离信息和灰度方差信息构造一种加权共生矩阵;将图像像素的一维直方图以及像素与邻域像素之间的二维共生直方图相结合构造了一种新的核空间模糊C-均值聚类分割目标函数,并对其推导获得隶属度和聚类中心迭代表达式;将图像像素采用该算法聚类所得隶属度进行邻域滤波处理,以便改善该算法的抗噪性能。实验结果表明,该分割算法相比核空间局部模糊C-均值聚类分割更有利于实时场合和大幅面图像分割的需要。     

核空间直觉模糊局部C-均值聚类分割算法研究

针对现有直觉模糊C-均值聚类仅适合呈团状数据的不足,采用非线性函数将数据样本从欧式空间映射至再生希尔伯特高维特征空间,得到核空间直觉模糊聚类算法;同时考虑相邻像素的相互影响,将邻域像素融入核空间直觉模糊聚类的最优化目标函数中,经数学推导便得到嵌入像素局部信息的核空间直觉模糊聚类分割算法。图像分割测试结果表明,核直觉模糊C-均值聚类分割法相比现有直觉模糊C-均值聚类分割法能获得更满意的分割效果;同时,嵌入局部信息的核直觉模糊C-均值聚类分割法表现出良好的抗噪鲁棒性。     

结合空间邻域信息的SAR图像变化检测

SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现,由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰,从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法,根据对数比法和均值比法的各自特点,构造了一种新的差异图生成方法,并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进,来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明,与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比,提出的算法具有较高的检测精度,不但能有效地抑制噪声影响,同时能较好地保留图像细节信息。     

基于半监督KFCM及邻域信息的遥感图像分类算法

针对传统的模糊C-均值在遥感图像分类时容易产生局部最优现象以及对噪声过于敏感等问题,提出了一种基于半监督、核函数及空间邻域信息的模糊C-均值遥感图像分类算法。该算法基于遥感图像的光谱特征空间,根据地物的地表反射率大小进行聚类;在聚类迭代过程中,考虑到像素单元空间邻域的相关性,根据空间邻域信息加权调整像素点的隶属度大小;引入了核理论,解决遥感图像分类的非线性问题,使用内核诱导距离取代原模糊C-均值中的欧氏距离,优化图像样本特征;算法还使用了半监督分类技术,充分利用少量的已知标记信息,达到提高分类精度的目的。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,有效抑制噪声干扰,减少了迭代次数和时间。     

一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法

针对现有鲁棒图形模糊聚类算法难以满足强噪声干扰下大幅面图像快速分割的需要，提出一种快速鲁棒核空间图形模糊聚类分割算法。该算法将欧氏空间样本通过核函数映射至高维空间；采用待分割图像中像素邻域的灰度和空间等信息构建线性加权滤波图像，对其进行鲁棒核空间图形模糊聚类；并引入当前聚类像素与其邻域像素均值所对应的二维直方图信息，获得鲁棒核空间图形模糊聚类快速迭代表达式。对大幅面图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试，实验结果表明:本文算法相比基于图形模糊聚类等分割算法的分割性能、抗噪鲁棒性和实时性有了显著提高。     

基于上下文约束的噪声模糊聚类算法

针对带噪声数据的聚类问题,提出一种基于上下文约束的噪声模糊聚类算法。该算法基于标准的模糊C-均值聚类理论,在修改模糊聚类目标函数的同时,结合问题的实际背景引入上下文模糊集,修改模糊划分空间的约束条件,以减少噪声对聚类结果的影响。实验结果表明：该算法能够有效地避免噪声对聚类的影响,具有很强的鲁棒性。     

核空间广义均衡模糊C-均值聚类算法

目的 针对现有广义均衡模糊C-均值聚类不收敛问题,提出一种改进广义均衡模糊聚类新算法,并将其推广至再生希尔伯特核空间以便提高该类算法的普适性。方法 在现有广义均衡模糊C-均值聚类目标函数的基础上,利用Schweizer T范数极限表达式的性质构造了新的广义均衡模糊C-均值聚类最优化目标函数,然后采用拉格朗日乘子法获取其迭代求解所对应的隶属度和聚类中心表达式,同时对其聚类中心迭代表达式进行修改并得到一类聚类性能显著改善的修正聚类算法;最后利用非线性函数将数据样本映射至高维特征空间获得核空间广义均衡模糊聚类算法。结果 对Iris标准文本数据聚类和灰度图像分割测试表明,提出的改进广义均衡模模糊聚类新算法及其修正算法具有良好的分类性能,核空间广义均衡模糊聚类算法对比现有融入类间距离的改进模糊C-均值聚类(FCS)算法和改进再生核空间的模糊局部C-均值聚类(KFLICM)算法能将图像分割的误分率降低10%30%。结论 本文算法克服了现有广义均衡模糊C-均值聚类算法的缺陷,同时改善了聚类性能,适合复杂数据聚类分析的需要。     

结合空间信息的FCM聚类噪声图像分割方法

标准模糊C均值聚类算法由于没有考虑任何与图像空间连续性有关的信息,对噪声高度敏感,针对这一问题,提出一种基于图像空间信息的FCM聚类分割算法。该算法将图像像素的空间信息引入到相似性度量和隶属度函数中,其中空间信息由像素的相对位置和邻域内像素的特征决定。实验结果证明,该方法能有效地对含有一定噪声的图像进行分割,具有较好的抗噪性能。     

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。     

核空间中智模糊聚类及图像分割应用

目的 为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法 引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果 通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 dB。结论 本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。     

基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法

针对局部空间信息的模糊C-均值算法（WFLICM）中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM),在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法（Canopy-NLWFLICM）,可以在NLWFLICM算法聚类前,对聚类中心进行预处理,从而提高收敛速度和图像分割精度。     

基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

极限学习机（Extreme learning machine, ELM）作为一种新技术具有在回归和分类中良好的泛化性能。局部空间信息的模糊C均值算法(Weighted fuzzy local information C-means, WFLICM)用邻域像素点的空间信息标记中心点的影响因子,增强了模糊C均值聚类算法的去噪声能力。基于极限学习机理论,对WFLICM进行改进优化,提出了基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means based on ELM,ELM-NKWFLICM)。该方法基于ELM特征映射技术,将原始数据通过ELM特征映射技术映射到高维ELM隐空间中,再用改进的新核局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means,NKWFLICM)进行聚类。 实验结果表明 ELM-NKWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的去噪声能力,且很好地保留了原图像的细节,算法在处理复杂非线性数据时更高效, 同时克服了模糊聚类算法对模糊指数的敏感性问题。     

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。     

点密度加权FCM算法的聚类有效性研究

模糊C-均值(FCM)算法是一种非监督的模式识别方法。由于该算法具有对数据集进行等划分的趋势,影响其聚类精度。利用数据点的密度大小作为权值,借助数据本身的分布特性,提出了一种点密度加权模糊C-均值算法。该方法不仅在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,而且具有良好的收敛性。当以聚类已知的少量数据点作为监督信息指导聚类,聚类效果进一步改善。并用聚类有效性函数对算法的聚类有效性进行了评价,从而为算法的聚类性能提供了理论依据。     

稳健模糊C-均值聚类算法在图像分割中的应用研究

模糊C-均值聚类是模式识别中的重要算法之一,很早就被应用到图像分割中。由于原始的模糊C-均值聚类算法没有考虑图像的空间信息,算法对图像中的噪音点十分敏感。针对这个问题,很多稳健模糊C-均值聚类算法被提出。通常的做法是在原来模糊C-均值聚类的目标函数中加入空间信息惩罚项。本文讨论这类方法,具体分析不同算法的空间信息加入方式,并指出其优缺点。