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。     

基于模糊聚类的图像分割方法

本文分析了模糊聚类在图像分割领域的应用,介绍了模糊集和聚类分析的作用,最后引出了模糊C均值聚类图像分割算法。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。     

基于特征散度的自适应FCM图像分割算法

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在距离测度鲁棒性差、需预先给出初始聚类数目、未考虑图像局部相关特性等问题。为克服上述缺点,通过引入特征散度进行距离测度,并结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目和根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM图像分割算法。实验结果表明,该新算法可以有效地提高图像的分割效果(特别是纹理图像),其分割结果优于现有FCM图像分割方案。     

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。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

基于邻域的模糊C 均值图像分割算法*

给出了一种改进的模糊C-均值图像分割算法。该算法充分考虑了图像的空间信息,在图像存在噪声的情况下能产生区域一致的分割结果,并可以减少图像噪声。另外,通过引入聚类数目自动获取与聚类中心初始化的算法,一定程度上减少了算法的迭代次数。     

基于核函数与马氏距离的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,提出一种结合核函数与马氏距离的FCM算法,即FCMKM算法。首先,将图像像素点由低维空间通过核函数非线性映射到高维空间;然后,利用马氏距离替换原有的欧氏距离作为高维空间距离量度;最后,利用改进后的算法对图像进行分割。为验证FCMKM算法的性能,选取Bezdek划分系数、Xie-Beni系数、重构错误率、运行时间、迭代次数五个评测指标作为对比实验的评价标准。实验结果表明,与传统FCM算法、基于核函数的FCM算法、基于马氏距离的FCM算法相比,FCMKM算法能有效地提高模糊聚类算法的抗噪性。     

基于自适应初始值的FCM聚类图像分割

FCM聚类算法对初始值敏感,不良的初始值会导致算法的收敛速度过慢和收敛到局部极值。将FEM算法用于图像分割处理时,初始值的选择是一个难点。文中提出了一种使用自适应初始值的FCM聚类图像分割算法,该方法利用图像的直方图特性建立候选聚类中心集,通过初始化准则函数检验候选集得到合适的聚类中心和聚类数目,并根据最大隶属度原则分割图像,得到了较好的分割效果。理论分析和实验表明文中方法收敛速度快,分割准确,自适应性很强。     

一种基于自适应空间信息改进FCM的图像分割算法

为了更好地改善图像分割效果,提出一种自适应空间信息的模糊聚类算法(adaptive spatial information fuzzy clustering,ASIFC).算法将图像空间信息与FCM算法相结合,改进了FCM算法的目标函数;使用信息最大化识别噪声数据和消除异常值.在合成图像和核磁共振脑部图像数据库Brainweb上的实验结果表明,该算法能自适应地实现图像分割,有效识别噪声数据,解决了FCM的空间信息缺乏问题,增强了算法的鲁棒性,相比其他几种较新的聚类算法,取得了更好的分割效果.     

基于FCM和离散正则化的多目标图像分割

针对机器视觉中的多目标图像分割问题,提出一种适用于多目标物体的图像分割算法.首先对图像进行图像增强预处理;然后采用基于直方图的模糊C均值聚类算法完成分类任务,实现图像的初分割,将分类后的像素作为种子集;最后利用离散正则化的半监督方法得到自动修正分类结果.实验结果表明,与已有的多目标分割算法相比,该算法分割结果更加精确.     

基于分水岭变换和FCM的图像分割

针对分水岭变换算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种基于分水岭变换和模糊C均值聚类(FCM)的图像分割算法。该算法不仅解决了分水岭变换算法的过分割问题,而且同时解决了FCM算法初始值难以确定的不足。实验结果显示,该算法可以快速准确地分割出目标,是一种有效的方法。     

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。     

一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题,本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割,仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值。     

结合空间信息的FCM聚类噪声图像分割方法

标准模糊C均值聚类算法由于没有考虑任何与图像空间连续性有关的信息,对噪声高度敏感,针对这一问题,提出一种基于图像空间信息的FCM聚类分割算法。该算法将图像像素的空间信息引入到相似性度量和隶属度函数中,其中空间信息由像素的相对位置和邻域内像素的特征决定。实验结果证明,该方法能有效地对含有一定噪声的图像进行分割,具有较好的抗噪性能。     

基于改进模糊聚类算法鲁棒的图像分割

对噪声图像提出了一种改进的模糊聚类分割算法。因为模糊C均值聚类(FCM)算法具有对噪声数据敏感的缺点,该算法通过提升意义更趋明晰的模糊隶属度来改变模糊聚类中的目标函数,即通过在标准的FCM算法中使用到类的Voronoi cell的距离来取代到类的原型的欧氏距离,从而增强了聚类结果的鲁棒性。实验结果表明,改进的算法较之于FCM对于噪声图像的分割有更好的鲁棒性。     

基于MRF模型的鲁棒FCM分割算法

FLICM算法是一种基于FCM框架的有效的分割方法。然而,它对于强噪声图像的分割仍然不够准确。本文使用MRF模型的局部先验概率,对FLICM算法从两方面进行了改进。首先,在计算模糊因子时,使用先验概率对距离函数进行加权。改进的模糊因子考虑了更大范围的邻域约束,从而使算法受噪声的影响程度减弱。其次,在分割阶段,进一步使用局部先验概率对FLICM算法的隶属度进行加权。使用改进后的隶属度进行标记判决,使得每一标记的确定需要考虑邻域标记的影响,使分割结果的区域性更好。利用新算法对模拟影像和真实影像进行了分割实验,并与几个考虑空间信息约束的FCM分割算法进行了对比分析,结果证明该算法具有更强的抗噪性能。