共查询到19条相似文献,搜索用时 160 毫秒
1.
基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。 相似文献
2.
基于PSO的模糊C-均值聚类算法的图像分割 总被引:3,自引:0,他引:3
根据粒子群优化算法(PSO)强大的全局搜索能力,提出了用PSO算法优化模糊C均值聚类(FCM)的聚类中心的方法,有效地避免了传统的FCM对初始值及噪声数据敏感,容易陷入局部最优的缺点,同时图像分割的效果也得到了提高,性能也比传统的FCM方法更加稳定。实验结果反映了该方法的有效性。 相似文献
3.
4.
基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
基于二维直方图的模糊聚类分割算法可以有效地抑制噪声的干扰。但是,FCM算法用于图像数据聚类时的最大缺陷是运算的开销太大,这就限制了这种方法在图像分割中的应用。该文根据FCM算法和灰度图像的特点,提出了一种适用于灰度图像分割的抑制式模糊C-均值聚类算法(S-FCM)。通过调节抑制因子α来提高分割速度和分类的正确率。实验结果表明,新算法对小目标灰度图像的分割效果优于FCM算法。 相似文献
5.
应用模糊核聚类产生的聚类中心作为FCM方法的初始聚类中心,同时引入差异控制函数对考虑了空间信息的FCM方法的隶属函数进行修正,加入差异控制函数的隶属函数将边缘区域、面积较小区域、噪声与区域内部点区别对待,提高了分割的正确性。实验结果表明:对加入噪声的MR图像应用该文方法分割,得到的结果相对于标准FCM方法以及加入空间信息的FCM方法具有更好的正确性和分割结果的完整性,同时算法的迭代次数也极大减少了。 相似文献
6.
基于全局优化搜索算法的图像分割研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于聚类的图像分割算法中,由于模糊C-均值算法需要初始化,并且目标函数存在许多局部极小点,如果初始化落在目标函数的局部极小点附近,就会造成算法收敛到局部极小.为了解决此问题,采用全局优化搜索算法,提出了将全局优化搜索技术引入进来对模糊C-均值算法加以改进,分析了在不同初始条件下,对许多样本的聚类分析时,全局优化搜索算法比传统的模糊C-均值聚类算法更加有效,通过仿真实验验证并对算法性能进行理论分析. 相似文献
7.
根据局部统计信息引入一个控制参数用于区分某个空间邻域中的噪声点、边缘点和区域内部的点,提出一种合理利用空间信息对隶属度更新的FCM算法。仿真结果表明,使用该算法对附加有偏差场和噪声的脑MR图像进行分割,所得的结果相对于FCM算法和一些改进的算法具有更好的紧致性和分离性。 相似文献
8.
模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进的模糊C均值聚类算法优缺点。最后,讨论模糊C均值聚类算法目前存在的问题及未来发展方向。 相似文献
9.
为了更有效地对被噪声污染的脑部MR图像进行分割,提出了一种基于模糊核聚类和模糊Markov随机场的脑部MR图像分割算法。该算法在使用高斯径向基函数的核聚类目标函数中,引入了基于Markov随机场的补偿项,作为分割算法的空间约束。这种空间补偿项用Gibbs分布描述,实际上是一种归一化的核函数,其和用来度量灰度特征的核函数的形式是相似的,并且这种空间约束利用了分割结果的模糊信息。这种基于核函数和Markov随机场模型的算法克服了传统聚类以及核聚类算法的缺陷,不仅提出了更加合理的空间约束, 而且改善了原有的分割模型,因此可以得到更加分段光滑的聚类结果。通过对合成图像、模拟MR图像以及临床MR图像进行的分割实验以及和标准分割结果的比较表明,该算法优于相关算法,可以有效地分割被污染的MR图像。 相似文献
10.
将聚类网络用于非监督的图像分割,提出了竞争层神经元的动态调整机制和返回式的非重复训练学习方案,实现了聚类数的自适应增加,解决了随机生成权值矩阵产生的死点问题,提高了算法的收敛性能。实验结果表明,改进的聚类网络的图像分割结果优于C-均值聚类算法和通常的聚类网络。 相似文献
11.
12.
13.
分析了Fuzzy C-Means算法中模糊指标m→1+和m→∞对隶属函数的模糊控制作用,据此提出一种带模糊指标的隶属函数,具有性质:(1)一个数据点对各个模式的隶属度和为1;(2)模糊指标m控制模糊程度。使用Iris数据集对样板法中新旧两种隶属函数做了实验对比。 相似文献
14.
基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。 相似文献
15.
针对传统的模糊C均值(FCM)聚类算法在样本数和特征数较多时,运算较为复杂以及耗时较多的问题,本文提出了一种采用直方图的相关性作为约束采样率的快速多阈值FCM分割方法,控制图像失真,使得需要运算的数据量减少,以获得较快的分割速度.由于借助了基于模糊集的图像分割技术--模糊C均值算法实现多阈值图像分割,考虑到了每个像素对... 相似文献
16.
结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。 相似文献
17.
针对传统FCM算法计算量大、对噪声敏感的缺点,提出了一种融合加窗色调直方图的快速FCM算法(MHFCM)。对彩色图像的色调直方图加窗得到背景色调,对去除背景信息后的有效信息进行FCM聚类分割。实验结果表明,MHFCM算法提高了图像的分割速度,并且克服了图像中背景噪声对分割效果的影响,使分割更加准确。 相似文献
18.