基于改进的FLICM的医学图像分割研究

针对医学图像灰度分布模糊不确定、噪声污染重等特点,提出了一种新的FLICM的改进算法,以进一步提高医学图像的分割精度和算法抗噪性。对FLICM算法严格按照梯度下降法推导获得新的隶属度和聚类中心表达式,然后设计一种充分利用像素的灰度信息和局部空间信息的FLICM改进算法。相比于原FLICM算法的医学图像分割,其抗噪性能更强,分割精度更高。理论分析和实验测试结果表明,该改进算法更适用于医学临床诊断。     

基于改进像素相关性模型的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中的研究热点和难点.基于局部信息的模糊聚类算法(FLICM)在一定程度上提升了模糊聚类算法的鲁棒性,但噪声强度较大时无法获得较好的图像分割效果.针对传统的模糊聚类算法分割精度不佳等问题,提出了改进像素相关性模型的图像分割算法.首先通过分析像素的局部统计特征,设计了一种新型的像素相关性模型,在此基础上...     

基于超像素分割的非局部均值去噪方法

针对非局部均值(NLM)去噪算法在变化丰富的纹理区域采用平移窗口的方法选择相似块的不足进行了研究,提出一种基于超像素分割的非局部均值去噪算法。该方法充分考虑非局部均值去噪算法中相似性对噪声去除的影响,利用经过超像素分割处理得到的图像块内部相邻像素间以及纹理边缘都具有一定相似性的特点,在超像素分割块基础上优化纹理区域相似窗口的选择策略,提高图像块与中心像素块之间的相似性,从而达到提升非局部均值算法的去噪水平、边缘纹理不被模糊的目的。在多幅经典自然图像上的实验结果表明,该方法能够有效的去除图像中包含的噪声信息,相比于传统的非局部均值方法,保留了更多的纹理信息。     

基于图割与改进模糊C均值的图像分割

为提高图割算法对图像的分割效果,提出一种改进的模糊C均值聚类算法(FCMA)和图割分割算法相结合的图像分割方法。首先,用均值漂移算法将图像过分割成多个小区域(超像素),用得到的超像素代替像素点作为图的顶点,以相邻像素块间的关系为边构建图模型;然后,采用改进的模糊C均值(FCMA)算法对前景和背景的混合高斯模型分别进行聚类分析;最后,用最大流/最小割算法求取能量函数的全局最优解即得到图像的分割结果。实验结果表明,该方法在分割结果上具有较强的区域一致性及较为清晰、平滑的图像边缘,并且该方法对含有噪声的图像也能得到较好的分割结果。     

一种融合多种特征的SLIC超像素图像分割方法

为进一步提高分割精度、得到视觉效果更好的分割结果，提出一种融合多种特征的简单线性迭代聚类(SLIC)算法与由FCM和PCM算法(FCM-PCM)结合的图像分割方法。算法先将局部同质性特征与纹理特征融入传统SLIC算法特征中，提出一种融合多种特征的SLIC超像素分割算法(SLICHT);然后对由SLICHT超像素分割算法得到的超像素块运用FCM-PCM算法进行聚类合并，实现图像分割。与其他图像分割方法相比，该算法的实验结果在分割精度和视觉效果方面都有很好的表现。     

基于高斯混合模型的纹理图像分割

纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法．大多采用单像素的方法，因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割，在子空间思想的基础上，提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法，即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征，再利用高斯混合模型进行纹理图像分割，实验结果表明，该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。     

基于局部特征约束的TEM图像分割算法

神经细胞图像分割对于神经科学研究具有重要应用价值。神经细胞亚显微结构的复杂性,以及透射电子显微成像（Transmission electron microscope,TEM）易出现的边界丢失、模糊等质量问题,使得神经细胞TEM图像的自动分割成为一个医学图像处理难题。基于神经细胞TEM图像的局部聚簇性特点,应用超像素技术,本文研究设计了一种基于局部特征约束的TEM图像分割算法。首先构建基于图模型的超像素图像结构表示,然后应用Markov随机场（Markov random field,MRF）模型提取超像素局部空间信息,从而有效地解决超像素图像分割方法中超像素点间邻域信息和空间结构复杂的问题,最后通过MRF模型优化和超像素合并处理获取图像分割结果。研究结果表明,该算法分割精度较高、鲁棒性强,且能很好地表征图像亚显微结构信息。     

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。     

一种新的高光谱遥感图像超像素分割方法

为了解决简单线性迭代聚类算法在高光谱遥感图像超像素分割任务中分割精度较低的问题,提出一种基于多级线性迭代聚类结合改进标签传播算法(LPA)的新的无监督高光谱遥感图像超像素分割方法。首先,扩充简单线性迭代聚类(SLIC)的适用范围至多通道对高光谱图像进行超像素初分割;然后,对色彩标准差较大的超像素进行多级迭代细致分割,引入基于局部二进制模式的高光谱遥感图像纹理特征提取方法计算高光谱图像纹理特征并融合多段光谱特征计算超像素间相似度以构建带权图网络;最后,改进LPA社区发现方法进行超像素合并,将改进的标签传播算法运用于超像素合并可以得到更加稳定准确的超像素合并效果,提高超像素分割精度。将该方法与多种方法进行比较,结果表明,该方法对高光谱遥感图像的超像素分割结果更准确,超像素边缘更贴合真实地物边界,能有效改善高光谱遥感图像超像素分割中精度较低的问题。     

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。     

基于核与局部信息的多维度模糊聚类图像分割算法

在以聚类分析为背景的图像分割算法中,引入局部信息是为了在保留图像细节的同时尽可能地减少噪声.在模糊C均值算法基础上,提出了一种基于核与局部信息的多维度模糊聚类分析方法来权衡图像中的噪声和细节.该算法引入2个基于局部信息的图像变体,即平滑和锐化处理后的图像,使之与原始图像一起构成多维度的灰度值向量来替换原始单维的灰度值; 再利用核方法提高其鲁棒性; 最后添加一个邻域隶属度差异惩罚项很好地修正和增强了最终的分割效果.在人工合成图片的去噪实验中,所提方法取得了近99%的分割正确率,优于Nystrom归一化分割(NNcut)和基于模糊局部信息C均值(FLICM)算法;同时在自然图片和医学图片的对比实验以及参数调控实验中,展现出了其在处理图像噪声和细节时灵活、稳定、健壮且易于调控的特点.     

Improved fuzzy clustering algorithm with non-local information for image segmentation

Fuzzy C-means(FCM) has been adopted to perform image segmentation due to its simplicity and efficiency. Nevertheless it is sensitive to noise and other image artifacts because of not considering spatial information. Up to now, a series of improved FCM algorithms have been proposed, including fuzzy local information C-means clustering algorithm(FLICM). In FLICM, one fuzzy factor is introduced as a fuzzy local similarity measure, which can control the trade-off between noise and details. However, the fuzzy factor in FLICM cannot estimate the damping extent of neighboring pixels accurately, which will result in poor performance in images of high-level noise. Aiming at solving this problem, this paper proposes an improved fuzzy clustering algorithm, which introduces pixel relevance into the fuzzy factor and could estimate the damping extent accurately. As a result, non-local context information can be utilized in the improved algorithm, which can improve the performance in restraining image artifacts. Experimental results on synthetic, medical and natural images show that the proposed algorithm performs better than current improved algorithms.     

MRI脑肿瘤图像的超像素/体素分割及发展现状

超像素/体素分割算法把具有相同结构信息的点划分至同一子区域,获得可准确描述图像局部特征且符合功能子结构的平滑边缘信息,在医学磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割领域广泛应用。本文比较了不同超像素算法分割脑肿瘤医学图像的性能。归纳并总结了多种最新超像素/体素算法的研究成果及应用,为进一步比较算法性能,选取了多模态脑肿瘤分割挑战赛(Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge, Bra TS)2018数据集中的部分脑肿瘤图像进行超像素分割。同时,通过边缘召回率、欠分割错误率、紧密度评测和可达分割准确率4项指标分析算法性能,并阐述算法的未来发展趋势和可行性空间。通过上述算法分析可得:基于图论的(graph-based)、标准化分割(normalized cut)、随机游走算法(lazy random walk)可获得精准的核心肿瘤信息,但对增强肿瘤的准确率稍显不足,不利于后续特征区域提取。基于密度的聚类算法(density-based spatial clustering of applications...     

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。     

基于超像素和随机游走的交互式分割算法

交互式图像分割通过先验信息指导获取图像中人们感兴趣的部分,但是现有算法无法在效率和精度上实现平衡。为了解决此问题,提出了一种基于超像素和随机游走的快速交互式分割算法(random walk on superpixel, SPRW)。首先,将图像预分割为具有局部相似性的超像素区域,使用像素颜色均值对超像素区域表示;其次,根据人工标记的先验信息建立F-B图结构,扩展随机游走的范围,并使用随机游走的方法求解,获得硬分割结果;最后,针对分割结果的边界不光滑问题,提出改进的抠图算法(fast robust matting, FRB)进行二次处理,得到软分割结果。在BSD500和MSRC数据集上的实验证实,所提出的硬分割方法与其他算法在时间和平均交并比等指标上有较大优势;在Alpha Matting数据集上的实验充分证实所提出的软算法在提高效率的同时精度也有一定的提升;此外,在生活照更换背景的实验上展现了该算法的应用价值。     

基于改进犹豫模糊C-均值的图像分割

犹豫模糊C-均值(hesitant fuzzy C-means, HFCM)聚类算法在一定程度上处理了图像中不同像素块之间的不确定性, 但由于其目标函数中不包含任何局部空间信息, 因此对噪声比较敏感, 当噪声较大时无法获得较好的分割精度. 针对上述问题, 提出了一种改进犹豫模糊C-均值(improved hesitant fuzzy C-means, IHFCM)的图像分割方法. 首先给出了犹豫模糊元(hesitant fuzzy element)的补齐方法, 然后提出了犹豫模糊元之间的相似性度量, 利用犹豫模糊元之间的相似性度量构造了新颖的模糊因子融合到HFCM的目标函数中, 新的模糊因子不仅考虑了局部窗口中的空间信息而且考虑了像素间的相似性, 平衡噪声带来的影响且保留了图像细节. 最后, 在合成图像、BSDS500数据集图像以及自然图像上的分割实验结果表明, 所提出的IHFCM算法对噪声有良好的鲁棒性, 提升了分割精度.