邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割*

针对传统模糊聚类分割方法无法有效模拟数据分布特征的问题,提出基于邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割算法.利用高斯分布刻画聚类内像素光谱测度统计特征,定义像素与其邻域像素相关性的先验概率,并作为高斯混合模型中各高斯分量权重系数,构建包含特征场邻域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素与聚类间的非相似性测度,建立基于高斯混合模型的模糊聚类目标函数.在传统模糊聚类方法基础上,采用高斯混合模型定义像素与聚类间的非相似性测度,并在高斯混合模型中融入邻域作用,有效解决数据具有多峰值特征的问题.最后通过实验验证文中算法的准确性.     

结合马尔可夫高斯模型的双邻域模糊聚类分割算法

针对传统模糊C均值(FCM)算法采用欧几里得测度描述像素与聚类间的非相似性对噪声和异常值敏感的问题,提出基于马尔可夫-高斯模型、且包含特征场和标号场双邻域的模糊聚类分割算法.首先根据马尔可夫模型能够结合邻域像素作用的特点在标号场上建立与邻域像素相关联的能量函数,确保相同邻域系统内的像素属于相同类别的概率较之不在相同邻域系统内的像素更大,最终实现标号场邻域系统的建立;而后在特征场上利用Gaussian模型描述像素与聚类间的非相似性测度,并结合相邻像素对非相似性的影响构建特征场邻域模型,即利用中心像素和邻域像素特征与聚类均值矢量的差异代替传统像素特征与均值矢量的差异构建Gaussian模型;最后结合标号场和特征场邻域构建包含双邻域的模糊聚类分割模型,实现高精度模糊聚类分割.通过与现有多种典型FCM算法对模拟影像和真实彩色影像的实验以及分割结果的对比分析,证明了文中算法的有效性.     

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,...     

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。     

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。     

基于捕食者—食饵微粒群优化的二维FCM图像分割方法

传统模糊C均值聚类算法进行图像分割时仅利用了像素的灰度信息,没有考虑像素的空间邻域信息,因此抗噪性能差．为了克服传统模糊C均值聚类算法的局限性,提出了一种基于捕食者—食饵微粒群算法的二维模糊C均值聚类图像分割方法．该方法将图像的聚类分割转化为一个优化问题,根据像素的灰度信息和改进二维直方图描述的像素邻域关系特性,建立包含邻域信息的适应度函数,并利用捕食者—食饵微粒群的全局优化能力,通过迭代优化获得最优聚类中心,实现图像分割．仿真结果表明,所提算法不易陷入局部最优,抗噪能力强,聚类正确性高,分割效果好,是一种有效的图像分割算法．     

正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法

针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题，提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项，嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数；同时，利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项，采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明，所建议的分割算法是有效的，相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。     

基于灰度空间特征的模糊C均值聚类图像分割

模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感.因此提出一种改进的算法,在传统的FCM聚类的基础上,运用邻域像素的灰度相似度和聚类分布统计来构造新的隶属函数,对图像进行聚类分割.该方法不仅有效地抑制了噪声的干扰,而且把错分类的像素很容易的纠正过来.对两种类型的含噪图像的实验结果表明该方法对噪声具有很强的鲁棒性和对像素聚类的正确性.     

基于马尔科夫随机场的改进FCM图像分割算法

针对模糊聚类算法邻域信息与空间信息利用率低,易受噪声影响的问题,提出一种结合马尔科夫随机场模型的改进模糊C均值算法（Fuzzy C-Means,FCM）,即FKMFCM算法。在FCMKM算法基础上添加马尔科夫随机场先验概率,利用先验概率改进FCM算法的目标函数,提高FCM算法抗噪性。为验证FKMFCM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie_Beni系数、运行时间、迭代次数4个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,FKMFCM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。     

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。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法

针对噪声图像模糊性的本质，提出了基于改进的直觉模糊核聚类的图像分割方法。采用直觉模糊集描述噪声图像包含的不确定性信息，将图像的灰度信息转换到直觉模糊域进行处理；将模糊核聚类拓展为直觉模糊核聚类，在图像的直觉模糊域进行聚类；通过高斯核函数和欧氏距离分别对像素8-邻域的灰度和空间信息进行建模，综合平衡灰度和空间信息对聚类的作用，并将其作为惩罚项加入到直觉模糊核聚类的目标函数中；通过梯度下降法，推导了迭代求解算法；通过典型的合成图像和自然图像分割实例，验证了所提算法的有效性和鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

各向异性权重的模糊C均值聚类图像分割

传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中未考虑各个点的灰度特征及其邻域像素的关联程度,导致其对于噪声十分敏感.而各种改进算法虽然较好地克服了图像噪声的影响,但由于使用均值滤波等方法导致分割图像边缘模糊.为此,提出一种基于各向异性权重的FCM图像分割方法,通过引入新的邻域窗口权重的计算方法,使得中心点邻域内各点具有各向异性的权重;并使用基于灰度级的快速算法,提出了各向异性权重的模糊C均值聚类算法.实验结果表明,文中方法具有较强的抗噪性,对于噪声具有良好的稳定性,分割精度较高.     

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。     

折棍变分贝叶斯图像分割算法

为提高图像分割的抗噪鲁棒性并解决分割数目的自适应确定问题,通过在聚类标签先验概率的折棍构造过程中建立Markov随机场,将空间相关性约束引入Dirichlet过程混合模型的概率建模,使聚类的空间平滑性得以增强,并采用变分推断方法获得聚类标签的收敛解析解,提出一种基于折棍变分贝叶斯推断的图像分割算法,实现了对像素聚类标签和分割数目的同步自适应学习,避免了传统方法中因引入空间相关性约束而出现的计算复杂问题.基于Berkeley BSD500图像测试数据集的数值实验结果表明,该算法具有比现有的混合模型聚类图像分割算法更高的PRI值,且在低于0.1的噪声方差条件下表现出了更优的抗噪鲁棒性.     

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。