一种改进的快速FCM图像分割算法

FCM算法对图像的模糊特征具有较强的鲁棒性,在图像分割方面得到了广泛应用。但FCM算法采用随机初始化聚类中心的方法,使算法在迭代次数上有一定的不确定性。为提高FCM算法的运算效率,提出一种基于确定初始聚类中心的快速FCM图像分割算法。用最大类间方差法多次划分图像的灰度区间,根据区间中像素点的灰度值来初始化聚类中心,以使其尽可能的接近最终分割的聚类中心,减少算法的迭代次数。实验结果表明,与传统的FCM算法相比较,改进后的算法可以通过较少的迭代次数及运算时间分割图像。且该算法可以应用于诸多采取随机初始化聚类中心的FCM相关的算法中,以提高算法的运算效率。     

基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术

针对遥感图像分割迅速性和准确性不高的问题,提出了一种基于改进模糊均值聚类算法的遥感图像分割技术并将其应用于电力规划建设领域。以模糊均值聚类算法为基础,采用样本特征值平方差方式定义了新的特征距离,并通过引入空间函数方式实现了对图像空间信息的利用,从而对模糊均值聚类算法进行改进。结果表明：改进FCM算法单张图像处理时间约为FCM-S图像处理算法的0.43倍,约为FCM图像处理算法的0.19倍;改进FCM算法图像分割准确率约为95.3%,比FCM-S算法高约2.7%,比传统FCM算法高约7.1%。     

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.     

改进的基于遗传模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类算法已广泛应用于图像分割领域,其本质是一种局部搜索算法,采用迭代爬山算法寻找最优解,对初始聚类中心敏感,很容易陷入局部极优值,且没有考虑图像的空间邻域信息,对噪声敏感。本文提出了改进的基于遗传模糊聚类的图像分割算法,利用遗传算法的全局寻优能力来克服FCM算法容易陷入局部极优值问题;并在FCM算法的目标函数中添加空间邻域信息来约束隶属度函数从而提高对噪声的鲁棒性,使分割更加符合期望。实验结果表明本文算法的有效性,图像分割时具有较强的抗噪能力和较好的分割效果。     

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。     

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．     

基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割

模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚类算法在图像分割中已获得广泛应用.为了克服传统FCM算法抗噪性能差的局限性,提出了一种新的基于空间邻域信息的模糊聚类图像分割方法.该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,通过建立包含邻域信息的适应度函数考虑像素之间的相互影响,利用捕食者-食饵微粒群的全局优化能力获得最优聚类中心,实现图像分割.仿真结果表明,提出的算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,分割效果好,是一种有效的图像分割算法.     

基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.     

改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法

传统模糊C均值（FCM：FuzzyC—Means）聚类算法应用于图像分割时,因对噪声较敏感而达不到理想的分割效果。为此,提出了改进的基于邻域隶属度约束的FCM图像分割算法。该算法通过对FCM目标函数添加空间邻域信息约束隶属度函数,提高对图像噪声的鲁棒性,使分割的结果更加符合期望。实验结果表明,该算法对噪声具有较强的抑制能力,图像分割时能获得较好的分割效果。     

加权空间函数优化FCM的SAR图像分割

传统模糊c-均值聚类算法没有考虑图像像素空间信息特征,在应用于合成孔径雷达图像分割时,由于合成孔径雷达图像中斑点噪声的影响,通常不能得到正确的分割结果．基于此问题提出加权空间隶属度和加权空间函数并应用于c-均值聚类算法,加权空间隶属度是多尺度条件下空间各相邻像素的位置和强度信息的加权隶属度值,加权空间函数中各加权空间隶属度的影响系数由自适应遗传算法优化,最终的隶属度值由加权空间函数修正．由于在这种聚类过程中融入了优化的空间信息,因此弱化了斑点噪声的影响,提高了分割精度．这种算法应用于实际合成孔径雷达图像分割实验,结果表明此算法对初始分类结果不敏感,具有较强的抗噪性能,改善了SAR图像的分割结果．     

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。     

模糊C-均值聚类图像分割算法的一种改进

针对传统模糊C-均值聚类算法对含噪图像分割时未充分考虑空间信息的问题,提出一种改进的模糊C-均值聚类算法,将图像的局部和非局部两种空间信息引入到模糊C-均值聚类算法的目标函数中,以使两种空间信息在含噪图像分割中发挥互补作用。将改进算法应用于不同含噪图像的分割实验,结果表明图像像素的均方误差均比改进前有所降低。     

New two-dimensional fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation

To solve the problem of poor anti-noise performance of the traditional fuzzy C-means （FCM） algorithm in image segmentation, a novel two-dimensional FCM clustering algorithm for image segmentation was proposed. In this method, the image segmentation was converted into an optimization problem. The fitness function containing neighbor information was set up based on the gray information and the neighbor relations between the pixels described by the improved two-dimensional histogram. By making use of the global searching ability of the predator-prey particle swarm optimization, the optimal cluster center could be obtained by iterative optimization, and the image segmentation could be accomplished. The simulation results show that the segmentation accuracy ratio of the proposed method is above 99%. The proposed algorithm has strong anti-noise capability, high clustering accuracy and good segment effect, indicating that it is an effective algorithm for image segmentation.     

一种基于模糊聚类的快速图像分割算法

提出一种基于二维直方图加权的模糊c均值图像快速分割算法.通过将原图像和它的平滑图像相结合,构造一个二元组的“广义图像”,广义图像的直方图就是原图像的二维直方图.然后对此二维直方图进行塔形分解得到金字塔的上一层——顶层,相应地称原二维直方图为底层.最后,利用加权模糊c均值聚类算法分别对顶层和底层进行模糊聚类,从而实现对原图像的分割.实验结果与性能分析表明,该算法具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力.     

结合邻域信息粒子群聚类用于SAR图像变化检测

SAR图像变化检测可以转化为对差异图的聚类问题。由于 SAR 图像本身容易受到斑点噪声干扰,为提高聚类效果提出了一种结合邻域信息的自适应粒子群聚类算法。该方法在模糊 C 均值原目标函数基础上,引入中心像素的邻域信息,并通过自适应粒子群的全局搜索来优化聚类中心。该方法还引入了自学习算子即粒子编码中的中心像素的隶属度,能够向其相邻像素的隶属度学习,并据此修正自身的隶属度值相关。实验结果表明,与模糊C均值和量子免疫克隆聚类算法相比,该方法利用了像素的邻域信息,从而增强了抗噪性能。与模糊局部信息C均值算法相比,该方法对图像细节保持能力较强,运行时间也较少。