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抑制式可能性模糊聚类彩色图像分割算法研究

抑制式可能性模糊聚类彩色图像分割算法研究

作者：姜乐蓉西安邮电大学

学位级别：硕士

划分聚类是一种重要的无监督模式识别方法。可能性模糊C-均值聚类(Possibilistic-Fuzzy C-Means Clustering,PFCM)是一种基于可能性划分和模糊划分的混合聚类算法,该算法融入了模糊隶属度和可能性隶属度两种隶属特征的表述方法,既可以... 详细信息

划分聚类是一种重要的无监督模式识别方法。可能性模糊C-均值聚类(Possibilistic-Fuzzy C-Means Clustering,PFCM)是一种基于可能性划分和模糊划分的混合聚类算法,该算法融入了模糊隶属度和可能性隶属度两种隶属特征的表述方法,既可以部分继承模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering,FCM)的稳定性,又可以部分继承可能性C-均值聚类(Possibilistic C-Means Clustering,PCM)的抗噪性,因而备受关注。但是可能性模糊C-均值聚类算法仍然存在几个主要问题:第一是PFCM算法使用的欧氏距离同等对待样本的每个特征,导致样本特征间的不平衡性被忽视;第二是由于PFCM算法对权重参数设置的敏感性和可能性隶属度缺乏类间关系的原因,导致算法针对强噪声和多类聚类同时存在的情况下,该算法仍然存在对噪声敏感以及部分中心重合的问题。为解决上述存在的问题,本文将“抑制式竞争学习”机制、特征加权方法和阴影集理论引入可能性模糊C-均值聚类算法中,提出两种抑制式可能性模糊聚类算法:基于特征加权的抑制式可能性模糊聚类(Feature-Weighted Suppressed Possibilistic Fuzzy C-Means Clustering,FW-S-PFCM)算法和基于阴影集的抑制式可能性模糊C-均值聚类(Suppressed Possibilistic Fuzzy CMeans Clustering Based on Shadowed Sets,SS-PFCM)算法,并将其应用到了彩色图像分割中,提高含噪图像的分割效果。本文的主要工作如下:(1)为改善样本特征分布不平衡数据的聚类效果,提出了一种基于特征加权的抑制式可能性模糊C-均值聚类(FW-S-PFCM)算法。该算法首先引入权重参数为样本的“不同特征”、“不同类别”自动赋予不同的权重值,进而提高具有样本不平衡特性的椭球状数据的分类效果;其次为了克服PFCM混合算法中可能性隶属度因缺乏类间关系引起的部分中心重合问题,本文通过“抑制式竞争学习”机制的引入增强了可能性隶属度值间的相对关系,并结合特征权重设计抑制对象的选择方法以及可能性隶属度竞争学习方法,从而改善多类聚类的部分中心重合问题,同时提高算法的抗噪声能力。(2)为提高具有颜色特征不平衡性、强噪声污染的彩色图像分割效果,结合可能性隶属度对远距离噪声的强鲁棒性和优良的识别能力,基于提出的FW-S-PFCM算法设计了一种噪声图像分割方法。首先利用FW-S-PFCM聚类迭代自动获取特征权重,克服彩色图像的特征不平衡对聚类分割的影响,其次利用混合聚类算法中的可能性隶属度的绝对属性,设计一种椒盐噪声(奇异值)的自动识别方法以及邻域标签替换方法对分割图像进行后处理,以提高被椒盐噪声污染的彩色图像的分割效果。(3)为了进一步克服可能性模糊聚类存在的中心偏移和部分中心重合问题,引入阴影集理论以及“抑制式竞争学习机制”,提出一种基于阴影集的抑制式可能性模糊C-均值聚类(SS-PFCM)算法。首先利用阴影集理论统计样本的可能性隶属度分布特征,将每类数据自适应划分为三个近似区域(核内数据区域、边缘区域、核外噪声区域);然后针对三个区域内的数据所对应的可能性隶属度设计抑制学习策略,以克服中心重合问题;进一步针对模糊隶属度设计抑制学习策略以减少算法迭代次数;最后将SS-PFCM应用于彩色图像分割中,结合阴影集区域划分方案自动识别噪声去除噪声,提高含有椒盐噪声污染的彩色图像的分割效果。

关键词：可能性模糊聚类抑制式竞争学习特征加权阴影集彩色图像分割

基于NAM表示模式与深度特征的彩色图像分割算法研究

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基于NAM表示模式与深度特征的彩色图像分割算法研究

作者：温迪龙华南理工大学

学位级别：硕士

在移动互联网高速发展的当今时代,随着移动应用的蓬勃发展,各种新业态逐渐催生。自动驾驶、短视频与远程办公等应用的出现也逐渐对图像处理等领域提出了新的要求。彩色图像分割作为一种已经研究多年的计算机视觉领域,也随着不同应用需... 详细信息

在移动互联网高速发展的当今时代,随着移动应用的蓬勃发展,各种新业态逐渐催生。自动驾驶、短视频与远程办公等应用的出现也逐渐对图像处理等领域提出了新的要求。彩色图像分割作为一种已经研究多年的计算机视觉领域,也随着不同应用需求的提出与计算技术的提升而更新迭代。本文研究主要集中于对彩色图像分割算法的优化。在彩色图像分割问题中,主要以传统非监督型图像分割算法为主。传统非监督型图像分割算法是一种比较底层的图像处理算法,一般通过检测边缘或者通过结合图像特征信息进行图像区域的融合以实现图像的分割。其中分层分割算法是非监督型彩色图像分割算法的一种主要实现形式,但是分层分割算法往往由于算法复杂度高而难以实现算法分割精度与算法复杂度之间的平衡,所以大部分分层分割算法主要集中对算法复杂度或者分割精度中某一个进行单独优化。不同于非监督型的算法,基于深度学习的算法能够有效的对图像的各种信息与特征进行融合,是非常高效的方式,可以让算法同时获得分割精度与算法复杂度的优化,但是彩色图像分割中基于深度学习的算法研究比较少。本文主要以彩色图像分割中分层分割算法的不足与缺陷为导向,从算法分割精度与算法复杂度两个方向进行改进。首先,针对传统非监督型分层分割算法存在的时间复杂度高的问题,本文提出了一种基于超像素与密度聚类的非监督型分层分割算法对其进行改进。所提分层分割算法在算法运行速度上相比于其他非监督型的分层分割算法有了明显的提升。在对分割精度的改进中,本文主要通过深度学习边缘检测器与传统彩色图像分割算法相结合的方式实现。结果显示,引入监督型算法使得所提出的算法框架相较于传统非监督型分层分割算法能同时在分割精度与算法复杂度上得到提升。进一步验证了监督型分层分割算法相较于传统非监督型分层分割算法的优势。

关键词：超像素生成彩色图像分割边缘检测深度学习

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彩色图像分割方法综述

中国图象图形学报（A辑） 2005年第1期10卷 1-10页

作者：林开颜吴军辉徐立鸿同济大学现代农业科学与工程研究院上海200092

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种... 详细信息

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。

关键词：彩色图像分割彩色图像处理灰度图像颜色空间边缘检测聚类特征空间综述表达方法

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基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法

物理学报 2003年第11期52卷 2655-2659页

作者：梁艳梅翟宏琛常胜江张思远南开大学现代光学研究所

提出一种基于模糊最大隶属度原则的彩色图像分割方法 .从彩色图像的彩色直方图中获取目标色和背景色 ,建立一组色彩模糊集 ,计算该图像中的色彩在各模糊集中的隶属度 ,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属 .基于上述最大隶属度的模糊模... 详细信息

提出一种基于模糊最大隶属度原则的彩色图像分割方法 .从彩色图像的彩色直方图中获取目标色和背景色 ,建立一组色彩模糊集 ,计算该图像中的色彩在各模糊集中的隶属度 ,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属 .基于上述最大隶属度的模糊模式识别原则建立了最大隶属度径向基函数神经网络 ,实现了快速有效的彩色图像分割 .

关键词：最大隶属度原则彩色图像分割彩色直方图神经网络结构色彩聚类色彩矢量模糊模式识别原则

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鲁棒性好的彩色图像分割方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第S2期39卷 85-87,102页

作者：张学习谢云杨宜民夏益民广东工业大学自动化学院广东广州510090

针对光照变化对机器视觉带来的不利影响,提出了一种具有较好鲁棒性的彩色图像混合分割方法.该方法首先用基于自动种子的区域生长法将图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树(MST)方法在这些区域之间进行分割,通过加权熵目标函数... 详细信息

针对光照变化对机器视觉带来的不利影响,提出了一种具有较好鲁棒性的彩色图像混合分割方法.该方法首先用基于自动种子的区域生长法将图像划分为内部相似的一些区域,再用最小支撑树(MST)方法在这些区域之间进行分割,通过加权熵目标函数确定的最优阈值产生最终的分割图像.实验结果证明该混合分割方法克服了光照条件变化给彩色图像分割带来不利影响,保证了算法的实时性和鲁棒性.

关键词：彩色图像分割区域生长图论最大加权熵鲁棒性

基于区域合并和图割的非监督彩色图像分割算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2013年第12期41卷 44-47页

作者：李磊金良海宋恩民华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

提出一种区域合并和图割技术相结合的非监督彩色图像分割算法,以解决单独使用图割和基于超像素合并分割图像所产生的问题.首先,使用多尺度四元数Gabor滤波提取图像的纹理特征;然后以能量最小化为准则,对粗尺度下图像所生成的超像素进行... 详细信息

提出一种区域合并和图割技术相结合的非监督彩色图像分割算法,以解决单独使用图割和基于超像素合并分割图像所产生的问题.首先,使用多尺度四元数Gabor滤波提取图像的纹理特征;然后以能量最小化为准则,对粗尺度下图像所生成的超像素进行合并,并使用α-expansion对合并结果进行优化;而后,把结果映射到原始尺度,再次使用α-expansion对其进行优化;最后,去除结果中的弱边界.实验结果表明该算法有效提高了分割质量.

关键词：彩色图像分割区域合并图割多尺度四元数Gabor滤波能量最小化高斯金字塔

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基于粗糙性度量的彩色图像分割方法

自动化学报 2010年第6期36卷 807-816页

作者：岳晓冬苗夺谦钟才明同济大学电子与信息工程学院上海201804 宁波大学科学技术学院宁波315211

彩色图像分割技术是现代图像处理和图像分析领域的重要研究议题.结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,并据此设计基于量化粗糙信息的分割方法:QR measure,该方法依据数据分布获取... 详细信息

彩色图像分割技术是现代图像处理和图像分析领域的重要研究议题.结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,并据此设计基于量化粗糙信息的分割方法:QR measure,该方法依据数据分布获取自适应阈值进行峰值选定和区域合并.实验采用UCBerkeley开放的图像分割测试集,通过比较基于多种统计信息的分割方法,验证提出的优化算法可以取得更好的分割效果.

关键词：彩色图像分割粗糙集量化粗糙信息同质性自适应阈值

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用于彩色图像分割的支持向量机的快速训练

模式识别与人工智能 2005年第4期18卷 392-398页

作者：潘晨闫相国郑崇勋杨勇西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室西安710049

为了加快用于图像分割的支持向量机算法的训练速度,本文提出主动选择样本简化训练集的新方法。该方法根据像素在颜色空间的统计特性构建可分的训练集,并采用均匀抽样策略大大缩减训练集规模而不降低分类正确率,使得支持向量机可以实时训... 详细信息

为了加快用于图像分割的支持向量机算法的训练速度,本文提出主动选择样本简化训练集的新方法。该方法根据像素在颜色空间的统计特性构建可分的训练集,并采用均匀抽样策略大大缩减训练集规模而不降低分类正确率,使得支持向量机可以实时训练,并为参数调整带来便利。由此发展了一种非监督算法与支持向量机相结合的自动图像分割方法。通过支持向量机在线训练,新方法可以获得较高的分割精度,有较好的鲁棒性,现已应用于彩色血细胞图像分割。

关键词：彩色图像分割支持向量机训练参数调整

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改进近邻传播聚类的彩色图像分割

计算机辅助设计与图形学学报 2012年第4期24卷 514-519页

作者：许晓丽卢志茂张格森李纯张琦哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨学院电气信息工程系哈尔滨150086

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区... 详细信息

针对近邻传播(AP)聚类算法存在运算时间长、空间复杂度高而难以应用于较大规模图像数据处理的问题,提出一种将mean shift(MS)算法和AP算法相结合的彩色图像分割方法——MSAP算法.首先应用MS算法对输入目标图像进行预分割,将分割后的区域数目代替原图像像素点数目作为AP算法输入数据的规模,计算每个区域中所有像素的彩色向量平均值,并将其作为AP算法输入的数据点,选用数据点间的距离作为相似度的测度指标;然后应用AP算法在数据相似度矩阵上进行聚类,得到最终的图像分割结果.实验结果表明,与AP算法相比,MSAP算法在运行时间和分割效果方面都有显著的提高.

关键词：近邻传播 mean shift 聚类算法彩色图像分割