基于空间模糊聚类的图像分割优化算法

基于模糊聚类分析的图像分割研究的开题报告一、研究背景及意义图像分割是指将图像分成由不同对象或区域组成的类别或子区域的过程。

图像分割技术在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、机器人视觉等领域中有着广泛的应用。

基于模糊聚类的图像分割方法能够有效地解决图像中存在的复杂背景、光照变化和噪声等问题。

因此，研究基于模糊聚类的图像分割方法具有重要的理论和实际意义。

二、文献综述传统的图像分割方法包括阈值法、边缘检测方法、区域生长法等。

这些方法在一定程度上可以实现对图像的分割，但存在明显的问题：易受噪声的干扰、对自然复杂场景中的物体边界无法准确提取等。

研究表明，基于模糊聚类的图像分割方法消除了这些问题，更能适应变化的光照和噪声环境，得到更加精确的分割结果。

在基于模糊聚类的图像分割方法中，模糊C均值聚类法（FCM）是一种常用的算法。

但是，FCM算法需要事先确定簇数，且对于选择参数的过程缺乏指导，因此存在分割效果不佳的问题。

为了克服这些局限性，研究者们提出了许多改进的方法，例如基于加权模糊聚类的图像分割方法、基于模糊粒化聚类的图像分割方法等。

三、研究内容与方法本文旨在研究基于模糊聚类的图像分割方法，并以FCM算法为基础进行改进，提高其分割效果。

具体工作如下：（1）研究模糊聚类理论及基本算法。

包括模糊C均值聚类算法、带权模糊聚类算法、模糊粒化聚类算法等。

（2）探究基于模糊聚类的图像分割方法，并分析其优缺点。

包括基于FCM的分割方法、基于加权模糊聚类的分割方法、基于模糊粒化聚类的分割方法等。

（3）改进基于FCM的图像分割方法，提高分割效果。

主要措施为改进隶属度计算公式，加入空间信息或颜色信息等。

（4）通过实验验证改进后的算法的有效性和可行性，对比各种图像分割方法的分割效果。

四、预期结果通过对基于模糊聚类的图像分割方法的研究，本文提出了一种改进的基于FCM的图像分割算法，可以更准确地分割复杂图像。

实验结果表明，改进后的算法在精度和效率方面都有明显优势，具有较高的实用价值。

基于空间模糊聚类的图像分割优化算法李岩波;韩啸【摘要】For the poor anti-noise performance limitations of the traditional fuzzy C-means (FCM) algorithm,we proposed a new spatial fuzzy clustering optimization algorithm for image segmentation. We added a wealth of spatial information between pixels in the image feature items,so that the traditional FCM sensitive to noise was solved,and the robustness of the algorithm was enhanced. Experimental results show that our algorithm can achieve the effective segmentation of the 5%Gaussian noise images,and the results are significantly better than those by traditional FCM image segmentation algorithm.%针对传统模糊C-均值(FCM)算法抗噪性能差的问题，提出一种新的基于空间模糊聚类的图像分割优化算法。

该算法通过在传统FCM算法基础上加入图像特征项中像素间的空间位置信息，解决了传统FCM对噪声敏感的问题，增强了算法的鲁棒性。

实验结果表明，对于添加5%Gauss噪声的图像，该算法可实现有效分割，分割效果显著优于传统FCM算法。

【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】3页(P565-567)【关键词】图像分割;模糊聚类;FCM算法;空间位置信息【作者】李岩波;韩啸【作者单位】吉林大学数学学院，长春 130012;吉林大学学报编辑部，长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP391图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤，是进一步理解图像的基础.图像分割本质上是基于某种相似性准则对像素进行分类，在期望的分割结果中，属于同类的像素特征不仅在数值上相似，其空间位置信息也有紧密联系.数据聚类方法对图像进行分割具有直观和易于实现的特点［1－2］，其中最有效的是模糊C－均值（fuzzy C－means，FCM）聚类算法［3］.但传统的FCM算法未考虑图像的空间信息，在处理受噪声污染的图像时常会得到不理想的分割结果［4］，因此，本文提出一种改进的FCM算法.针对传统FCM算法在分割过程中只考虑本地信息的问题，本文算法加入有影响力的特征因子，即空间位置信息.实验结果表明，本文算法可显著抑制噪声并保留实际图像的特征.1 传统的FCM算法FCM算法基本思想是一种基于目标函数的非线性迭代最优化方法，目标函数采用图像中各像素与每个聚类中心之间的加权相似度进行测度［5－6］，通过迭代寻找隶属度矩阵和聚类中心，使目标函数达到最小，以实现图像的优化分割.目标函数为通过迭代求解式（1）的过程即为FCM算法，其步骤可描述为：首先，定义聚类的类别数p及参数c；再对各类的聚类中心vi进行初始化；然后根据式（2），通过使用当前聚类中心计算隶属度函数，根据式（3），通过使用当前隶属度函数计算各类聚类中心；循环计算，对隶属度函数和聚类中心不断迭代更新，直到各样本的隶属度值稳定；最后，目标函数取最小值时FCM算法收敛，即可得到各样本对于各类的隶属度值及各类别的聚类中心，从而完成聚类过程.传统FCM方法分割图像只考虑了灰度特征，而忽略了像素间丰富的空间依赖关系，仅将像素作为独立的点进行处理［4，7］，使其对图像中的噪声和异常值较敏感，噪声像素因其异常特征常会被错误的分类，导致本属于同类的像素不能连续，无法形成有效分割区域.本文提出的基于空间位置信息的模糊聚类算法可有效解决该问题，提高传统FCM算法的鲁棒性.2 算法描述本文算法加入了对像素间空间位置信息的考虑，即算法主要使用像素间的空间关系和灰度级关系两个特征［8－9］.定义如下：其中：第i像素表示局部中心像素；第j像素表示N 个i像素周围邻域像素的集合；Sij表示局部空间关系；Gij表示局部灰度级关系；Hij表示图像的局部特征.Sij使像素间的相互影响根据其到中心像素的距离而改变，定义如下：其中（xj，yj），（ai，bi）分别表示j像素和聚类中心i像素的空间坐标.Gij使像素间的相互影响根据其灰度级的距离而改变，定义如下：其中：f（i）表示空间窗口内中心像素的灰度值；f（j）表示同一窗口内第j个像素的灰度值.引入上述定义后，根据Lagrange乘数法，得到初始参数如下：其中wi即为通过加入空间信息后得到的初始聚类中心矩阵.最后，用带有空间信息的FCM算法将图像分割，先用式（7）对隶属度函数和聚类中心矩阵进行更新，再迭代直到满足条件时收敛，从而得到最终的分割结果.3 实验结果与分析随机选取MSRC标准图像库中两幅彩色图像，为两幅图像添加5%的Gauss噪声，对加噪后的图像进行测试，参数设置为c＝0.02，ε＝10－5，并与传统FCM算法测试效果进行比较，如图1所示.由图1可见：由于传统FCM算法仅根据当前象素的灰度信息进行分割，对Gauss噪声非常敏感，得到的分割结果较差；本文算法由于同时使用灰度信息和空间位置信息，充分利用了图像的特征信息，对Gauss噪声具有一定的抗噪性，仅有少数错分点，效果较传统FCM算法相比有显著提高.图1 加入5%Gauss噪声的彩色图像分割结果Fig.1 Segmentation results of5%Gaussian noise images综上所述，本文提出了一种基于灰度信息和空间信息的自适应空间聚类方法，该算法通过在聚类目标函数中引入空间约束，扩大了特征空间，充分利用了图像中丰富的空间位置信息.用本文算法对加入5%Gauss噪声的彩色图像进行分割，实验结果表明，该算法抗噪能力强，分割效果好，是一种有效的模糊聚类图像分割方法. 参考文献【相关文献】［1］BONG Chinwei，Rajeswari M.Multiobjective Optimization Approaches in Image Segmentation：The Directions and Challenges［J］.Int J Advance Soft Comput Appl，2010，2（1）：45－55.［2］ZOU Kaiqi，WANG Zhiping，HU Ming.An Improved FCM Algorithm for Color Image Segmentation［C］／／3rd International Conference on Innovative ComputingInformation and Control.［S.l.］：IEEE，2008：200－200.［3］Bezdek J C.A Convergence Theorem for the Fuzzy ISODATA Clustering Algorithms ［J］.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1980（1）：1－8. ［4］Chuang K S，Tzeng H L，Chen S，et al.Fuzzy C－Means Clustering with Spatial Information for Image Segmentation［J］.Computerized Medical Imaging and Graphics，2006，30（1）：9－15.［5］陈骥思，余艳梅，殷宇，等.自适应快速FCM彩色图像分割研究［J］.计算机工程与应用，2010，46（7）：178－180.（CHEN Jisi，YU Yanmei，YIN Yu，et al.Study on Color Image Segmentation of Self Adapting Fast FCM Clustering［J］.Computer Engineering and Applications，2010，46（7）：178－180.）［6］QU Bo.Research on Image Segmentation Algorithm Based on Fuzzy Clustering ［C］／／Fifth International Conference on Digital Image Processing.Beijing：［s.n.］，2013：88784I.［7］DONG Xuejiao，ZHANG Xiaoyan.Fuzzy Clustering Segmentation Algorithm Research on Sports Image［J］.Applied Mechanics and Materials，2013，339：297－300.［8］WANG Xiangyang，BU Juan.A Fast and Robust Image Segmentation Using FCM with Spatial Information［J］.Digital Signal Processing，2010，20（4）：1173－1182.［9］CAI Weiling，CHEN Songcan，ZHANG Daoqiang.Fast and Robust Fuzzy C－Means Clustering Algorithms Incorporating Local Information for Image Segmentation［J］.Pattern Recognition，2007，40（3）：825－838.。

基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。

首先，通过对SAR图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。

在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。

关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准确率；分割速度1. 引言SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。

其中，SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。

传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。

因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。

2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像像素划分为不同的类别。

与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。

本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下：1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C；2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果；3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。

3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤：1） SAR图像预处理。

在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。

2）特征向量提取。

将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。

第11卷　第9期2006年9月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .11,No .9Sep.,2006收稿日期:2005203221;改回日期:2005209227第一作者简介:刘华军(1978～　),男。

2002年获南京理工大学学士学位,现为南京理工大学计算机系博士研究生。

主要研究兴趣包括机器视觉与智能车辆导航。

E 2mail:huajun .liu@g mail .com,liuhj@njust .edu .cn一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法刘华军　任明武　杨静宇(南京理工大学计算机科学与技术系,南京　210094)摘　要　针对亮度不一致的阴影路面的目标分割问题,对使用空间关系约束的模糊聚类算法进行了改进,即首先定义了像素之间以及像素与区域之间的近邻关系,并构造了像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵,然后将此矩阵约束到传统的模糊C 2均值聚类算法的隶属度矩阵中,最终形成了基于空间关系约束的模糊聚类算法。

该算法只需设置很少的参数即可自动完成聚类。

该算法在受光照影响导致目标亮度不一致的林荫道道路图像中进行了实验。

实验结果表明,该算法对机器人导航中阴影路面的一致性分割方面具有良好的效果。

关键词　图像分割　模糊聚类　空间关系约束中图法分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100628961(2006)0921312205An I m proved I mage Seg m en t a ti on M ethod Ba sed on Fuzzy C luster i n gL I U Hua 2jun,RE N M ing 2wu,Y ANG J ing 2yu(The Co m puter Science D epart m ent,N anjing U niversity of Science and Technology,N anjing 210094)Abstract An i m p r oved s patial relati on constrained FC M algorith m is devel oped in this paper,the s patial neighbor relati on bet w een both p ixels and bet w een p ixel and regi ons are defined,and the s patial relati on matrix bet w een p ixel and regi ons has been constructed .This matrix is constrained t o the partiti on matrix of the classical fuzzy C 2M eans clustering (FC M )algo 2rith m s and the s patial relati on constrained FC M algorith m is for med .This algorith m can aut omatically seg ment i m ages with fe wer para meters comparing t o other algorith m s of this category .M any experi m ents are conducted on the avenue i m ages in which the r oad intensity is inconsistent,and the results show that our seg mentati on algorith m has better perfor mance t o ob 2ject ’s consistency for r oad i m ages with shadows .Keywords i m age seg mentati on,fuzzy clustering,s patial relati on constraint1　引　言目标分割是机器视觉、图像识别中最基本的步骤,但目前仍存在着许多困难。

模糊聚类算法在图像分割中的应用实践图像分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将图像中的像素按照一定的规则划分为不同的区域，从而实现对图像内容的理解和分析。

在此过程中，模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，该算法通过对图像像素的聚类分析，实现对图像分割的精准和有效。

一、模糊聚类算法基础模糊聚类算法是指一类基于模糊理论的聚类算法，主要使用模糊集合和隶属度函数来描述聚类过程中数据点的归属关系。

在模糊聚类算法中，每个数据点可以被分配到多个聚类中心，而且分配的隶属度不是只有0或1，而是在0到1之间的某个值，这种灵活性使得模糊聚类算法具备更好的适应性和鲁棒性，因此适用于多种不同数据的聚类问题。

模糊聚类算法中常用的模糊集合包括模糊C均值、模糊C中心算法等，这些算法都是基于迭代优化的思想来实现聚类过程中的分类，通过不断优化每个数据点的隶属度和聚类中心的位置，最终得到高精度的数据聚类结果。

二、模糊聚类算法在图像分割中的应用模糊聚类算法在图像分割中的应用是基于其广泛适用性和高效性而得以实现的。

由于图像具有高维度和大规模的特点，传统的聚类算法很难取得较好的效果，而模糊聚类算法则具有较好的适应性和鲁棒性，可以适用于不同尺寸、不同灰度级和不同形状的图像分割问题。

在图像分割中，常用的模糊聚类算法包括基于模糊C均值的图像分割算法、基于模糊C中心的图像分割算法等。

这些算法的基本思路是将图像中的所有像素视为数据点，通过迭代优化的方式得到像素的聚类结果，最终将图像分割成多个区域，并实现对各个区域的特征提取和分析。

三、实践应用场景在实践中，模糊聚类算法在图像分割领域中应用广泛，其中涉及到医学图像分析、计算机视觉、图像处理等不同领域。

以下是一些典型的实践应用场景：1、医学图像分析模糊聚类算法在医学图像分析中具有重要的应用价值，特别是对于对比度不高、噪声较多的医学图像分割问题。

例如，利用模糊C均值算法对乳腺X光图像进行分割，可以有效地提取出乳腺的三维形态结构，实现对乳腺肿瘤的自动检测和定位。

基于模糊C均值聚类算法的图像分割研究随着科学技术的迅速发展，图像处理和分析技术在各个领域得到了广泛应用。

图像分割作为图像处理中的重要环节，对于提取图像中的对象、边缘、轮廓等特征起着至关重要的作用，成为图像处理和分析领域的热点问题。

本文将介绍一种基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法，该方法在图像处理和分析领域的应用具有广泛的前景。

一、图像分割技术基本原理图像分割是将图像中的像素划分成若干个具有独立形态、颜色、纹理等特征的区域，也就是到达一个将图像语义上的像素类别转化为离散数值上的过程。

图像分割技术主要分为基于阈值、区域生长、边缘检测、基于特征的方法和聚类分析等。

其中，聚类分析是一种重要的无监督图像分割方法，其基本思想是根据像素之间的相似度将所有图像像素划分为若干个聚类。

聚类分析中常用的聚类算法包括K均值聚类、模糊C均值聚类等，而模糊C均值聚类算法是一种比较常用且有效的聚类算法。

二、模糊C均值聚类算法基本原理模糊C均值聚类算法是一种基于多元统计分析、模糊集合理论和聚类分析的无监督聚类算法。

该算法可以克服K均值聚类算法对噪声和异常值的敏感性，得到更为准确的聚类结果。

具体地说，模糊C均值聚类算法的基本思路是将每个像素作为一个数据点，将图像中所有像素点分成K个类，每个像素点属于某一类的概率是模糊的。

模糊C均值聚类算法的目标是最小化聚类误差平方和，即最小化如下式子：其中，m是模糊度系数，用于描述每个像素点属于某一类别的程度。

当m趋近于1时，模糊C均值聚类算法退化为K均值聚类算法；而当m趋近于无穷大时，模糊C均值聚类算法收敛于直方图均衡化操作。

基于此，模糊C均值聚类算法通过不断迭代优化模糊度系数和聚类中心，直到达到用户指定的收敛条件为止。

三、基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法基于模糊C均值聚类算法的图像分割方法可以分为以下步骤：(1)图像预处理：对图像进行去噪、灰度化等预处理，提高图像的质量和稳定性。

(2)像素聚类：将图像中的像素点作为数据点，采用模糊C均值聚类算法将所有像素点分成K个类别。

图像分割中的模糊聚类算法研究图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它在许多应用中发挥着关键作用，如医学影像分析、目标识别与跟踪、图像语义理解等。

而模糊聚类算法作为一种有效的图像分割方法之一，具有在复杂图像中提供准确分割结果的优势，因此在图像分割领域得到了广泛研究与应用。

模糊聚类算法的主要思想是将图像中的不同像素点按照其相似度进行分类，并将相似度较高的像素点归为一类，从而实现对图像的分割。

这种算法利用像素点间的相似度测度来确定各个类别的聚类中心，并通过迭代更新来优化聚类结果。

其中，模糊聚类的模糊度指数可以提供像素点归属于各个类别的可信度，使得模糊聚类算法能够更准确地划分图像。

在图像分割中，模糊聚类算法常用于分割目标边界模糊的图像。

例如，对于医学影像中的肿瘤分割任务，肿瘤与周围组织的边界模糊，传统的阈值分割算法很难准确分割。

而模糊聚类算法能够根据像素点的相似性将肿瘤区域与周围组织区域分割开来，提高了分割的准确性。

在进行模糊聚类算法研究时，首先需要选择合适的相似度测度，用于评估像素点间的相似性。

常用的相似度测度包括欧氏距离、余弦相似度等。

接着，需要确定聚类的数量，即将图像分割成多少个类别。

这通常需要根据具体应用场景来决定。

另外，模糊聚类算法还需要设定模糊度参数，用于调整模糊度的程度，以使得分割结果更加准确。

模糊聚类算法的核心步骤包括初始化聚类中心、计算相似度矩阵、更新类别归属度矩阵和更新聚类中心。

首先，随机选择一些像素点作为初始聚类中心，然后计算像素点间的相似度，并根据相似度更新类别归属度矩阵，直到迭代收敛。

最后，根据更新后的类别归属度矩阵计算新的聚类中心，并反复迭代直到聚类中心不再发生变化。

在模糊聚类算法中，模糊度参数的选择对于分割结果具有重要影响。

较小的模糊度参数会使得聚类结果更加精确，但容易导致过度分割；而较大的模糊度参数会使得聚类结果更加模糊，可能将不同的目标归为同一类别。

因此，在实际应用中需要进行参数调优，以获得最佳的分割结果。

基于模糊C-均值聚类医学图像分割的优化算法廖林峰;邱晓晖【摘要】Fuzzy C-Means Clustering ( FCM) has a good effect in the segmentation of fuzzy medical images. By setting the initial cluster center,the division is carried out according to the membership degree of each pixel,and segmenting results are obtained by means of itera-tion. Aiming at the problem that FCM is susceptible to initial value of cluster center and noise,the genetic algorithm and particle swarm algorithm are combined to determine a set of suitable initial clustering centers. After combination,the convergence rate of initial clustering center is accelerated than that of only use of genetic algorithm. Then the objective function of standard FCM is reconstructed by introdu-cing neighborhood information of pixels so as to improve the similarity between the neighborhood and the center pixel,which makes the adjacent pixels more divided into the same class and overcomes the problem that the standard FCM only considers the gray value between the pixels and causes the sensitivity to noise and outliers. The proposed method is applied into the MRI brain image segmentation experi-ment which shows that it is superior to the standard FCM and genetic algorithm on segmentation effect.%模糊C-均值聚类(FCM)算法在分割模糊的医学图像中有很好的效果,通过设置初始聚类中心,根据每个像素的隶属度来划分属于哪一类,采用迭代的方式来得到分割结果.针对FCM 算法容易受到聚类中心初始值和噪声的影响,采用遗传算法和粒子群算法的结合算法来确定一组合适的初始聚类中心,通过遗传算法和粒子群算法的结合算法加快了单纯使用遗传算法确定初始聚类中心的收敛速度;再通过引入像素的邻域信息,重构标准FCM算法中的目标函数,以提高邻域像素和中心像素之间的相似程度,使得相邻的像素更容易划分到同一类别,克服了标准FCM算法只考虑像素间的灰度值而导致对噪声和异常值的敏感问题.将该方法应用到核磁共振成像(MRI)脑部图像分割实验中,相比标准的FCM分割算法和遗传模糊聚类算法,分割效果更好.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2017(027)012【总页数】4页(P81-84)【关键词】模糊C-均值聚类;遗传算法;粒子群算法;邻域像素;核磁共振成像【作者】廖林峰;邱晓晖【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京 210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP301.6由于医学图像含有的噪声高，而且各种组织之间边界比较模糊，且组织内部的灰度很不均匀，对比度也相对较低，所以采用传统的分割技术很难达到预期的效果[1]。