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.     

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。     

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。     

一种基于模糊C均值的图像超像素分割方法

在分析现有图像分割算法基础上,提出一种基于超像素的模糊C均值分割算法.首先利用像素间灰度和距离定义像素间相似度,从而循环迭代出图像的超像素;然后进一步提取每个超像素的小波能量特征并利用模糊C均值算法对该特征进行聚类.大量实验表明,提出的图像分割算法对噪声有一定稳健性,分割准确率高,并能有效抑制孤立点的影响.     

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...     

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衡细节保留和去噪,从而获得更加准确的分割结果.实验选取人工合成图像、交通标志图像和遥感图像3类数据测试聚类算法性能,结果表明,RSFCM在图像分割过程中能有效地抑制椒盐噪声和高斯噪声引起的类内异构及类间同构问题,能提高图像的像素可分性,并有效地保留了图像的边缘细节.     

基于领域灰度的模糊C均值图像分割算法

模糊C均值(FCM)聚类算法对图像局部灰度值不均匀和噪声十分敏感,提出一种基于像素点灰度补偿校正和邻域信息的FCM新算法.通过预先假定像素点存在加性或乘性噪声,再将像素点的邻域信息引入到噪声模型,经反复迭代调整像素点的噪声值直至最优.在FCM反复迭代的过程中,对算法进行上下截集半模糊化处理,从而提高分类的速率和准确率....     

基于模糊C均值聚类与空间信息相结合的图像分割新算法

针对传统的模糊C均值聚类（FCM）图像分割方法未考虑图像的空间信息,对噪声十分敏感的问题,本文提出了一种结合空间信息的模糊C均值聚类分割新算法;该算法将图像的二维直方图引入传统的模糊C均值聚类算法中,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,以改善传统的PCM算法的分割质量。实验结果表明,该算法显示了较好的分割效果和较强的抗噪性能。     

基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。     

基于模糊C均值聚类的作物病害图像分割方法研究

图像分割是指将人们感兴趣的目标从背景中分割出来,分割结果的好坏直接影响后期的图像分析和识别.基于作物病害图像的分割技术就是将病斑从病害图像中分割出来,以便于后期病害的诊断和识别.模糊C均值聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法,为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出一种基于模糊C均值聚类算法的作物病害图像自适应分割方法,并与K均值聚类算法进行比较,结果显示本文算法在进行图像分割方面表现出明显优势.     

基于模糊C均值的图像目标检测技术研究

对经典FCM算法的优缺点及其改进算法进行了综述,在此基础上,构造了基于概率密度和基于模拟退火与粒子群相结合的核函数聚类两种新算法。仿真结果表明:两种算法都具有较好的图像分割效果,尤其方法 2运算速度快,且具有一定的全局搜索能力。该综述对于丰富图像分割研究具有一定的参考价值和指导意义。     

基于模糊C均值的图像目标检测技术研究

对经典FCM算法的优缺点及其改进算法进行了综述,在此基础上,构造了基于概率密度和基于模拟退火与粒子群相结合的核函数聚类两种新算法.仿真结果表明：两种算法都具有较好的图像分割效果,尤其方法2运算速度快,且具有一定的全局搜索能力.该综述对于丰富图像分割研究具有一定的参考价值和指导意义.     

改进人工蜂群优化的K均值图像分割算法

K均值聚类在图像分割时精度较低且缺乏稳定性.人工蜂群算法在对K均值聚类进行优化后存在算法效率不高的缺点.针对以上问题,提出一种改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割算法IABC-K.根据人工蜂群算法在蜜源更新和蜜源开采阶段的不同特点,对人工蜂群算法进行了改进.在蜜源更新阶段,采用了最优适应度关联的自适应邻域搜索机制,提高了蜜源更新速度;在蜜源开采阶段,采用了最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略,提高了蜜源开采质量.实验结果表明:IABC-K算法在质量、效率和稳定性方面均优于其它类似算法.IABC-K算法可应用在质量和性能要求较高的图像处理领域.     

基于一种动态颜色模型的模糊C-均值图像分割

不同颜色的可见光本质上是具有不同波长范围的电磁波.本文试探性地提出了一种动态颜色模型,它模拟了成像曝光时间内图像平面所接收到的电磁波的动态变化.离散化之后,彩色图像的颜色特征能够被表示成一个K维矢量,称为彩色图像的动态颜色空间表示.然后建立了模糊C-均值分割算法,分别在动态颜色空间和RGB空间分割彩色图像,实验结果表明动态颜色空间的分割结果优于RGB空间的分割,从而验证了动态颜色空间的性能.笔者相信本文所提出的动态颜色模型也能够被用于纹理分析或其它的图像处理领域.     

优化的模糊C均值聚类在民族服饰图像分割中的应用

图像分割是图像处理和图像识别领域的重要研究内容之一.目前成熟的分割算法中,对于具有纹理、背景复杂或受噪声污染的图像分割效果不佳.针对这些问题,在模糊C均值聚类算法基础上,Lei等人[1]提出了一种快速鲁棒的模糊C均值算法(Fast and Robust Fuzzy C-means Clustering Algorith...     

基于粒子群模糊C均值聚类的快速图像分割

模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术,但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响,可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法,根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力,有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感,容易陷入局部最优的缺点。实验表明,该算法加快了收敛速度,提高了图像的分割精度。     

基于微正则退火与改进型FCM结合的遥感图像分割算法

本文提出一种基于微正则退火与加入空间邻域信息的FCM相结合的遥感图像分割算法,该方法在分割图像时将每幅图像划分成多个3x3邻域窗口,将图像的空间邻域信息和灰度值信息结合的约束项引入FCM算法的目标函数中,目的是为了降低算法对噪声的敏感性和更好的保持图像边缘信息;利用微正则退火算法优秀的全局收敛性对改进的FCM算法进行优...     

基于蚁群算法的模糊C均值聚类的改进研究

在图像分割的研究中,模糊C均值(FCM)聚类算法较之前的硬聚类有了很大的改进,是一种基于函数最优方法的聚类算法,然而传统的FCM算法的聚类中心及个数难以确定,搜索过程易陷入局部最优。因此,提出一种基于蚁群算法的改进的FCM聚类算法。该算法利用了蚁群算法全局优化特征以及较强鲁棒性的特点,将通过蚁群算法得到的聚类中心及个数应用到传统FCM算法中,弥补了传统FCM聚类算法的不足。该算法对图像进行分块处理,并引入多尺度梯度,提高了图像分割的准确性,最后通过实验验证了该算法的有效性及实用性。