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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。 相似文献
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一种二型模糊可能性聚类红外图像分割算法 总被引:2,自引:2,他引:0
提出了一种新的基于二型模糊可能性聚类的红外图像分割算法。针对受概率约束的模糊聚类算法和不受概率约束的可能性聚类算法在红外图像分割时存在的问题,采用二型模糊系统融合两种分割算法的隶属度函数,将隶属度函数看作一个区间型分布,而不是单独采用两种算法输出的确定模糊值。这种处理方式不但能有效抑制噪声及野值,而且能有效防止红外图像的过分割。实验仿真结果表明,该算法较传统聚类算法能获得更好的分割效果,可有效抑制噪声对目标区域分割的干扰。 相似文献
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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 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。 相似文献
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模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率. 相似文献
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FCM算法中隶属度的新解释及其应用 总被引:17,自引:1,他引:17
本文从几何角度给出模糊c-均值聚类算法中隶属度的解释,这种解释能更好的说明模糊c-均值聚类算法的本质.作为应用,给出确定最优m值和确定最佳分类数的方法. 相似文献
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本文考虑到现有CRM的局限性,引入了模糊数学相关算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来自动确定聚类数目C,理论分析与实验结果表明,在CRM环境下所引入的改进模糊聚类算法比传统模糊聚类算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度。 相似文献
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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. 相似文献
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模糊C-均值(FCM)聚类算法的一个主要问题是需要事先确定聚类的数目,为此定义了类内差异度和类间重叠度来分别度量同一个聚类中数据的相似度和不同聚类间的分离程度,进而基于这两个度量提出一个新的有效性函数用于判定最佳聚类数目。实验结果表明,该有效性函数能有效地判定聚类数目,并且有较好的鲁棒性。 相似文献
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考虑到现有客户关系关系存在的一些问题,本文引入了模糊数学的相关算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中采用有效性函数来自动确定聚类的初始数目,理论分析与实验结果表明,在客户关系管理环境下所引入的改进模糊聚类算法比传统模糊聚类算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度,为企业对不同客户采用不同营销策略提供了依据。 相似文献
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提出一种改进的模糊C均值聚类算法用来对车牌图像进行分割,算法中通过图像的灰度直方图来初始化聚类中心与聚类数目,并对聚类中的隶属度做了相应的修正。车牌的定位是根据水平灰度值的变化规律来实现的;字符的分割是根据字符区域中字符像素个数的垂直投影实现的。实验结果表明该算法能够获得较理想的车牌自动识别效果。 相似文献
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在抑制式模糊C-均值聚类算法中,由于对隶属度的修正只考虑了隶属度的相对值,而没有考虑其绝对值,影响其聚类效果。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法。算法中,值的选择由所修正的隶属度的大小来确定。实验表明,该算法能获得较好聚类的效果。 相似文献
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为了准确实现目标识别,从红外图像的特点出发,提出了将L_1空间度量的二型(Type-2)熵模糊聚类算法应用干红外图像分割.该算法首先通过L_1空间度量样本点与类别中最大最小值的距离,代替了传统聚类算法中样本点与聚类中心的聚类,然后根据熵模糊聚类算法获得上模糊隶属度和下模糊隶属度两个隶属度函数,并采用二型模糊融合得到隶属度函数,其中给出了一种权重加权降型算法.通过对实际的红外图像分割表明,这种算法能准确地实现红外图像分割,自适应性强,鲁棒性好,能够在复杂背景下获得较为理想的分割效果. 相似文献
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基于改进的模糊C均值聚类图像分割新算法 总被引:13,自引:5,他引:8
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。 相似文献
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一种基于调和均值的模糊聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
k调和均值算法用数据点与所有聚类中心的距离的调和平均替代了数据点与聚类中心的最小距离,是一种减小初始值影响聚类结果的有效的聚类方法。本文对k调和均值算法进行扩展,考虑到数据点同时对不同聚类的隶属关系,将模糊的概念应用到聚类中,提出了模糊k调和均值-Fuzzv K—Harmonic Means(FKHM)算法。在中心迭代聚类算法的统一框架的基础上,推导出FKHM算法聚类中心的条件概率表达式以及在迭代过程中的数据点加权函数表达式。以划分相似度作为聚类结果的评价准则,实验表明,FKHM算法在聚类对于初值不敏感的同时提高了聚类结果的精确度,达到较好的聚类效果。 相似文献
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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。 相似文献
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粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。 相似文献