快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。

     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法.首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数.含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法.     

一种改进的模糊C-均值图像分割算法

图像分割是图像处理中是一个重要问题.在FCM方法的基础上,对其参数m和算法的运行速度进行改进,实验结果表明,该改进在优化算法的速度和分割效果上都有显著的提高.     

非局部模糊C均值聚类图像分割

改进的广义模糊C均值聚类分割算法(GIFP_FCM)是一种新型的模糊聚类算法。然而,GIFP_FCM对噪声很敏感,这是因为该算法忽略了图像的空间信息。为了解决这一问题,本文提出一种新算法,即非局部自适应空间约束聚类算法(FCA_NLASC)。在该方法中,一种新的非局部自适应空间信息被引入到改进的GIFP_FCM的目标函数。该算法的特点是控制每个像素在非局部空间信息图像中的噪声。对于合成图像和真实图像,与GIFP_FCM算法比较,实验结果表明,FCA_NLASC算法能够较好地保持图像细节特征,并且对噪声具有较强的鲁棒性。     

融入局部信息的直觉模糊核聚类图像分割算法

针对传统直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM)的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善分类数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,优化直觉模糊隶属度的计算方法,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高聚类精度,能有效对图像进行分割;无论在对图像分割还是在聚类有效性上,提出算法都要优于传统的模糊聚类算法,如模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)、模糊核均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means,KFCM)）、引入空间信息的直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Fuzzy C-means with spatial constraints ,IFCM-S)、模糊空间聚类(Fuzzy Local Information C-means,FLICM）、直觉模糊C均值聚类(Intuitionistic Kernel-based Fuzzy C-means,IFKCM）等。      

蛙跳结合模糊C-均值的图像分割算法

实现了基于混合蛙跳与模糊C-均值结合的图像分割算法。克服了由于FCM算法易受初始聚类中心和隶属度矩阵的影响而使图像分割效果不理想的缺陷。蛙跳算法（SFLA）是一种全新的后启发式群体优化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。实验表明：该方法与FPSO结合既提高了图像分割的效率又能得到更好的图像分割效果。     

对手抑制式模糊C-均值算法

从竞争学习的角度提出模糊C-均值算法中隶属度的新解释,并基于隶属度的新解释提出对手抑制式模糊C-均值算法.理论分析和实验表明:对手抑制式模糊C-均值算法提高了模糊C-均值算法的收敛速度.     

基于局部和非局部空间信息的图像分割算法

传统的SCM算法没有充分利用图像的空间信息,存在明显不足。结合空间信息的FCM算法已有效的用于处理含噪图像。文章介绍了一种新的图像分割算法,通过在隶属度函数中引入局部和非局部空间信息,提出了结合局部空间信息的SCM算法,基于非局部空间信息的SCM算法,以及结合局部和非局部空间信息的SCM算法。相比传统的FCM算法和SCM算法,该算法能有效地解决重叠和噪声问题。经过观察比较,该算法的分割结果更加准确,抗噪声能力更明显。     

基于模糊C-均值聚类的粮虫图像分割

储粮害虫图像分割是粮虫特征提取和分类识别的基础和关键。本文介绍了基于模糊C-均值聚类算法的储粮害虫数字图像分割,利用该方法对粮虫数字图像进行分割,实验结果表明,图像分割效果较好,通用性强,为粮虫图像的特征提取提供了良好基础。     

基于直方图的图像模糊聚类分割算法

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。     

基于核空间的加权邻域约束直觉模糊聚类算法

该文针对直觉模糊聚类算法不考虑空间邻域信息的缺点,提出一种基于核空间和加权邻域约束的直觉模糊C均值聚类算法。该算法首先在直觉模糊C均值(Intuitionistic Fuzzy C-Means, IFCM)算法的基础上加入空间邻域约束关系,且赋予邻域内每个点不同的权重;接着采用核诱导函数代替欧氏距离计算各点到聚类中心的距离;然后创建包含邻域信息的新的目标函数,最优化该目标函数得到新的隶属度及聚类中心的迭代表达式。利用所提出的新算法与同类聚类算法及基于显著过渡区域的二值化算法进行图像分割,并对结果进行定量分析后可知,所提出的算法最高能够得到0.9776的F度量值。实验结果表明新算法性能稳定并且具有较高的分割精度。     

一种融合曲线演化与模糊C均值聚类算法的快速图像分割模型

针对模糊C均值聚类算法(FCM)分割图像时对噪声敏感和分割边界不封闭问题,该文基于FCM的隶属度矩阵定义伪水平集及演化曲线,提出一个融合曲线演化和FCM的快速图像分割模型。在伪水平集上,通过采用高斯滤波近似曲线演化过程中的弧长正则项,得到封闭光滑的分割边界;通过设计新的边缘停止函数,依据灰度值与隶属度映射关系对噪声点灰度值进行修正,降低了滤波对聚类的影响。聚类和曲线平滑交替进行,提高了模型对图像噪声的鲁棒性。实验结果表明该模型能够较好地克服图像噪声对分割的影响,得到较为理想的分割结果。     

基于上下文模糊C均值聚类的图像分割算法

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...     

PIC24单片机在轧机液压缸行程检测上的应用

介绍了一种代替传统轧机液压缸行程测量的新方法,并以一款PIC24单片芯片为例,配合涡街流量计,详细描述了系统的工作原理、主要特点和软硬件设计,总结了现场实际使用情况。     

基于空间信息的FCM医学图像高效分割

标准FCM算法仅考虑图像的灰度信息,没有考虑图像的空间信息,所以对噪声比较敏感。考虑到医学图像数据提取中必定包含噪声,因此设计的算法必须对噪声具有鲁棒性。文中算法在KFCM_S2的基础上加入模糊空间信息,利用邻域像素对当前像素作用的先验概率,重新确定当前像素的模糊隶属度,同时进一步地调整距离矩阵。为实现快速聚类,算法的...     

簇间可分的鲁棒模糊C均值聚类算法

与经典的K均值聚类算法相比,模糊C均值(FCM)聚类算法通过引入模糊因子,考虑不同聚类数据簇之间的相互关系,得到可分性更好的聚类结果。但是模糊因子的引入,使得任意一个样本点都存在模糊性,造成FCM极易受到噪声和离群点的影响,聚类结果泛化性能较差。因此,该文提出一种簇间可分的鲁棒FCM算法(RBI-FCM)。RBI-FCM利用K均值算法对模糊隶属度的稀疏特征,降低不同数据簇之间的相互作用,突出不同数据簇相邻区域的可分性;另外,RBI-FCM在极小化数据簇内部散布度的条件下,考虑不同数据簇之间的可分性,可提高聚类模型的泛化性能。该文设计了有效的模型求解迭代算法。实验结果表明,RBI-FCM算法提高了FCM的鲁棒性,有效降低FCM对数据簇分布差异性和抽样不均衡的敏感性,得到理想的聚类结果。

     

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。

     

快速空间邻域信息的中智模糊聚类分割算法

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.     

基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法

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。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。