结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法

针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距离,优化分割图像的特征。最后通过将全局模糊隶属度函数与局部隶属度函数结合在一起,得到新的加权隶属度函数,实现图像的分割。通过对人工合成图像和自然图像进行分割实验,结果表明,在分割质量和效果上该算法明显优于标准FCM算法及KFCM等改进算法,同时对噪声更具鲁棒性。     

基于局部隶属度和邻域信息的GIFP-FCM图像分割算法

基于一般化的模糊划分GIFP-FCM聚类算法是模糊C均值算法(FCM)的一种改进算法,一定程度上克服了FCM算法对噪声的敏感性,但由于其没有考虑图像的邻域信息,对含有较大噪声的图像分割效果不理想。为此,提出将局部隶属度和局部邻域信息等引入到GIFP-FCM算法的目标函数中,通过重新计算每个像素的局部隶属度和邻域信息,较好地克服了噪声影响。利用该算法对合成图像、脑图分割的实验结果表明,对于含有高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的图像,新算法得到的划分系数值最大,划分熵最小,是一种去噪效果较好的图像分割算法。     

结合边缘局部信息的FCM抗噪图像分割算法

针对传统FCM图像分割算法没有充分利用像素点的邻域关系与局部信息,导致算法对噪声敏感,不能准确地分割出弱边缘区域的问题,提出一种结合图像全局信息与边缘局部信息的分割算法.首先引入局部窗口变异系数和邻域灰度相似性2个概念重新设计模糊因子,使其能够更精确地衡量邻域点对中心点的影响程度,降低噪声对分割的影响;然后在分割结果的边缘上选取局部窗口,将边缘局部信息融入分割过程;最后在选取窗口中再分割,等同于在边缘处增加多个更符合局部信息的聚类中心来纠正被错误分类的像素点.实验结果表明,该算法能够有效地消除噪声对分割的影响,同时保留更多图像细节信息.     

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。     

结合形态学重建与隶属度滤波的FCM分割算法

传统的模糊C均值聚类(FCM)算法对噪声敏感,常引入局部空间信息来提高FCM算法对图像分割的鲁棒性,但局部空间信息的引入往往需要大量迭代局部空间邻域内像素和聚类中心之间的距离,导致计算复杂度高.为此,提出一种基于形态学闭合重建和隶属度滤波的FCM算法.首先引入形态学闭合重建算法,充分利用局部空间信息来优化数据的分布特征,提高算法的抗噪性并保留图像细节;再通过FCM算法对重建图像的灰度直方图进行聚类;最后利用隶属度滤波修正隶属度矩阵以避免大量的迭代计算.在合成图像和医学图像上进行实验的结果表明,该算法不仅取得了较好的分割效果,而且所需的时间更短、对噪声的鲁棒性更强.     

一种融入局部信息的直觉模糊C-均值聚类图像分割算法

模糊C-均值(FCM)算法对图像噪声敏感,聚类过程中只考虑图像的数值特征信息而忽略像素间空间约束关系,同时单一隶属度并不能充分描述图像的不确定性,这使得基于FCM的图像分割不够准确.融入局部信息的改进FCM算法虽然对图像噪声有一定鲁棒性,但对图像细节保持不够,难以分割微小区域.针对上述问题,提出一种基于直觉模糊集的改进模糊C-均值(IFS_FCM)图像分割算法.该方法将直觉模糊集理论融入到FCM中,充分考虑图像的不确定性,同时在目标函数中引入空间邻域信息,使得该分割算法对噪声鲁棒性增强的同时还能保持图像细节信息.实验结果表明,IFS_FCM能获得更加理想的图像分割效果.     

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。     

噪声不均条件下的模糊C均值聚类算法及应用

随着工业生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高。为提高光缆表面瑕疵分割的效果,克服模糊C均值聚类算法对噪声敏感的不足,提出了一种新的模糊C均值聚类（FCM）的瑕疵图像分割方法。该方法一方面考虑样本的邻域像素信息,使FCM的隶属度函数中包含像素的邻域信息,另一个方面使用一种新的距离度量方式代替传统的欧式距离。利用以上两种方法来增加算法的鲁棒性,此外,通过直方图法给聚类中心赋初值,使分割效果稳定。最后,分别对CCD相机获取的光缆图像添加椒盐噪声和高斯白噪声,使用改进的FCM算法和传统的FCM算法、FCMM算法进行光缆表面瑕疵分割实验。图像和分割正确率的对比实验结果表明,使用改进的FCM算法能更好地克服噪声,精确地将瑕疵从图像上提取出来,瑕疵轮廓更为清晰,提高了光缆表面瑕疵检测的效果。     

结合隶属度与像素交替引导滤波的鲁棒模糊聚类算法

模糊局部信息C-均值（FLICM）聚类算法是目前应用较广泛的图像分割算法,然而仅适用于处理低噪声图像。FLICM算法与像素引导隶属度滤波的结合在一定程度上提高了噪声抑制能力,但仍无法满足强噪声图像的分割需求。联合引导滤波与基于核度量的加权模糊局部信息C-均值（KWFLICM）聚类算法,提出一种隶属度与像素值交替引导的核模糊聚类算法。将像素引导隶属度滤波模块和隶属度引导像素滤波模块引入KWFLICM算法,构造一种引导滤波约束的多目标核模糊聚类优化模型,采用最小二乘法对该模型进行迭代求解。在迭代过程中,通过像素引导隶属度滤波和隶属度引导像素滤波,分别修正输入图像的隶属度和像素值,进一步提高核模糊聚类算法对含噪图像的鲁棒性。实验结果表明,与同类核模糊聚类算法相比,该算法在莱斯噪声干扰下的误分率、精确度、峰值信噪比、Jaccard相似系数等评价指标上表现突出,具有更好的分割性能和更强的鲁棒性。     

一种利用像素邻域信息的模糊聚类图像分割算法

该文提出了一种改进的模糊C均值聚类图像分割算法,引入像素的8邻域像素的信息,对模糊隶属度函数进行修正。实验结果表明,该文算法比常规FCM算法具有更强的抗噪声能力。     

自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的相关改进算法分割精度较低、对噪声敏感的问题,提出一种自适应灰度加权的鲁棒模糊C均值图像分割算法。首先,通过定义像素间的局部灰度相似性测度来反映各像素对局部邻域的影响程度,并根据邻域窗口中各像素的灰度差异,利用指数函数进一步控制邻域像素的影响权重,实现像素灰度的自适应加权,从而提高像素灰度计算的准确性。其次,构造出一种改进的距离测度代替传统的欧氏距离,用于计算各像素与聚类中心之间的相似距离,增强算法对噪声和异常值的鲁棒性。最后,将提出的自适应灰度加权方法与改进的距离测度应用到FCM算法中,实现图像分割。实验结果表明,该算法需根据图像噪声的强度适当地选取邻域窗口大小,在此条件下算法能够取得较优的分割效果和运行效率,且对噪声具有较强的鲁棒性。     

结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法

针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整.     

基于模糊隶属度空间约束的FCM图像分割

针对模糊C均值(FCM)算法对噪声较为敏感,提出了基于隶属度空间约束的FCM图像分割方法,该方法将隶属度空间约束关系引入到FCM目标函数,在新的目标函数中,像素点的隶属度不仅仅与FCM标准目标函数有关,还与其领域像素点的隶属度有关。由于融合了图像像素点的空间信息,反映了领域像素点间的隶属度关联信息,因此该算法具有较强的杭噪性能。     

一种快速的模糊局部C-均值聚类分割算法

针对模糊局部C-均值聚类算法计算复杂度高且对大数据样本集进行聚类时极为耗时的特点,提出了快速的模糊局部C-均值聚类分割算法。该算法将目标像素点与其邻域像素点构成的共生矩阵引入模糊局部C-均值算法,得到新的聚类隶属度和聚类中心表达式。对像素分类时,利用邻域像素隶属度进行滤波处理,进一步改善了算法的抗噪性。实验结果表明,该算法满足了图像分割有效性的需求,相较于模糊局部C-均值聚类算法,该算法具有更好的分割性能和实时性,能更好地满足实际场合图像分割的需要。     

基于类间极大化的PCM聚类技术的图像分割方法

在图像分割的多种方法中,模糊C均值（FCM）聚类是最简单有效的。可能性C-均值算法（PCM）作为FCM的同类算法具有更佳的聚类性能和概率解释性,但无论是FCM还是PCM均受隶属度的约束影响使其对噪声点和野值点较为敏感。针对以上问题,提出了一种新的称之为类间极大化的PCM算法（MPCM）聚类算法。该算法考虑了对类间的惩罚,通过调控参数[λ],拉大类中心之间的距离,实现图像中像素点的最佳分类。给出了人工合成纹理图像、真实图像以及带有椒盐噪声的真实图像的实验,结果表明算法在图像分割效果上优于传统的聚类分析算法。     

基于空间信息的可能性模糊C均值聚类遥感图像分割

可能性模糊C均值(PFCM)聚类算法作为模糊C均值(FCM)聚类算法的一种改进算法,能在一定程度上克服FCM算法对噪声的敏感性;但由于PFCM没有考虑像元间的空间信息,对含有较大噪声的图像分割效果依然不理想。为此,提出一种新的基于空间信息的PFCM算法(SPFCM),克服了PFCM算法对含有较大噪声的图像分割效果不佳的缺点。通过对人工图像和IKONOS遥感图像进行分析,结果表明,SPFCM算法无论是在视觉上还是在分割正确率上都优于传统的FCM算法、PFCM算法及两种加入空间信息的FCM算法;对于含有高斯噪声和盐椒噪声的图像,平均分割正确率高达99.71%,是一种去噪效果较好的图像分割算法。     

基于混合邻域约束项的改进FCM算法

传统模糊聚类算法在影像分割过程中仅考虑影像的光谱信息,所以对噪声比较敏感.对此,提出基于混合邻域约束项的改进模糊C均值聚类(MNCFCM)算法.首先,从隶属性及光谱属性两方面定义邻域像素关于中心像素的相似度;然后,利用线性加权的方式将从两方面定义的相似度进行融合,同时结合邻域像素到聚类中心的欧氏距离构造混合邻域约束项,并将其引入目标函数中,以平衡影像分割过程中的影像平滑及细节保留,实现对影像的更优分割;最后,通过对合成影像及真实遥感影像分割结果的定性、定量评价,验证所提出算法具有较强的鲁棒性,在降低对噪声的敏感性的同时,能够较好地保留影像细节,获得高精度的分割结果.     

基于模糊C均值聚类的遥感图像分割方法

在遥感图像分割领域,模糊C均值聚类算法得到了广泛的应用。但存在计算量大、易受噪声干扰等缺点。针对以上缺点对快速模糊C均值聚类算法进行了改进。首先利用一维灰度直方图进行快速模糊C均值聚类降低计算量;然后在此基础上根据像素的邻域特性构造新的隶属度函数;最后根据新的隶属度函数对每个像素进行分类。实验结果表明,该算法能快速有效地分割图像,并具有较强的抗噪能力。     

融合空间信息的改进FCM图像分割算法

针对FCM算法在图像分割时存在选取初始聚类中心不佳与算法抗噪性差的问题,提出一种融合空间信息的改进FCM图像分割算法;首先采用了直方图算法和LOF算法自适应地选取初始聚类中心,之后使用马尔科夫随机场得到先验概率改进目标函数,使用修正隶属度矩阵的方法改进算法流程,最后使用改进算法进行图像分割;为验证该算法性能,使用Berkeley图像数据集作为实验数据,选取Dice系数、JS系数、SA系数、PSNR指数、运行时间及迭代次数作为评价标准;实验结果表明,该算法能够获取更优初始聚类中心,在处理不同噪声图像上有更好的鲁棒性。