一种改进的局部模糊C-均值聚类分割算法研究 被引量：3

1

作者 刘梦娇 吴成茂 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期190-194 202,202,共6页

为了改善复杂图像的分割精度和抗噪性,充分考虑像素邻域信息的模糊聚类分割法已引起学者们的高度重视。针对希腊学者Krinidis和我国学者公茂果等提出的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法的聚类迭代表达式缺乏严格理论推导的不足,利用... 为了改善复杂图像的分割精度和抗噪性,充分考虑像素邻域信息的模糊聚类分割法已引起学者们的高度重视。针对希腊学者Krinidis和我国学者公茂果等提出的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法的聚类迭代表达式缺乏严格理论推导的不足,利用拉格朗日乘子法将鲁棒模糊局部C-均值聚类所对应的聚类目标函数及其约束条件转化为无约束优化问题,通过求解其极值存在的偏导数等于零的条件方程组得到新的隶属度和聚类中心表达式,然后构造相应聚类分割图像的新算法。人工合成图像和遥感图像的分割测试表明,所建议的改进局部模糊均值聚类分割算法是合理的,比现有的鲁棒模糊局部信息C-均值聚类分割算法更适合复杂图像分割需要。 展开更多

关键词 模糊聚类 鲁棒模糊c-均值聚类 图像分割

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基于分数阶信息的鲁棒图形模糊聚类分割算法 被引量：5

2

作者 柳璨 吴成茂 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期774-781,855,共9页

为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一... 为改进现有的图形模糊聚类算法不适合图像分割需要的不足,提出像素邻域分数阶信息约束的鲁棒图形模糊聚类分割算法。在现有的图形模糊聚类目标函数基础上,对其聚类所涉及的中立度和拒分度进行正则化约束,采用最优化数学方法推导获得一种图形模糊聚类算法。为增强图形模糊聚类分割算法的抗噪鲁棒性,将像素邻域分数阶积分滤波信息嵌入正则化图形模糊聚类目标函数,通过推导获得适合噪声干扰图像分割需要的鲁棒算法。测试结果表明,该分割算法能够有效降低复杂背景对图像分割目标的影响,提高了邻域均值信息约束的鲁棒分割算法的抗噪能力。 展开更多

关键词 图形模糊c-均值聚类 正则化方法 空间邻域信息 分数阶积分 鲁棒分割算法

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基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

3

作者 张立峰 唐志浩 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期899-906,共8页

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离... 为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。 展开更多

关键词 电容层析成像 平面阵列电容 图像重建 模糊c均值聚类 快速迭代收缩阈值算法 缺陷检测

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结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

4

作者 赵晖 林成龙 唐朝京 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期51-55,共5页

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最... 针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。 展开更多

关键词 快速聚类分割 平行线投影分割 峰值检测 模糊c均值聚类

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鲁棒最小二乘支持向量机及其在软测量中的应用 被引量：4

5

作者 司刚全 娄勇 张寅松 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期15-21,共7页

针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样... 针对最小二乘支持向量机在利用产生于工业现场的非理想数据集进行建模预测时,稀疏化模型鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类和密度加权的稀疏化方法.首先通过模糊C均值聚类将训练样本划分为若干个子类;然后计算每个子类中各样本的可能贡献度,依次从每个子类中选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量;最后更新每个样本的可能贡献度,继续从各个子集中增选支持向量,直至稀疏化后的模型性能满足要求.仿真结果和磨机负荷实际应用表明,该方法能够兼顾模型在整体样本集和各工况子集上的性能,在实现模型稀疏化的同时,能够显著改善最小二乘支持向量机模型的鲁棒性. 展开更多

关键词 模糊c均值聚类 密度加权 鲁棒最小二乘支持向量机 磨机负荷

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基于邻域信息和快速FCM的肺部电阻抗成像伪迹优化算法 被引量：3

6

作者 丁明亮 李晓童 卢立晖 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3320-3327,共8页

针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪... 针对电阻抗成像技术可视化过程中因“欠定”问题和“软场”效应所导致的重建图像伪迹问题,该文提出一种基于邻域信息和快速模糊C均值聚类(快速FCM)的无监督图像质量评价指标。基于该评价指标和Tikhonov正则化算法,提出了一种重建图像伪迹优化算法TR-NC。仿真结果表明,该算法能够有效地修正重建图像中的伪迹,修正后的重建图像的相关系数平均提高了18.45%,相对误差平均降低了22.2%;仿真体验实验结果表明,当目标电导率变化率大于30%时,该算法能够准确地检测到目标。由此可见,相比于传统的Tikhonov正则化算法,提出的修正算法在重建图像目标的数量和位置精确度方面都得到了显著提高,为电学层析技术在医学和工业等领域的应用实践提供了新的成像理论依据和技术参考。 展开更多

关键词 电阻抗成像 图像重建 快速模糊c均值聚类 邻域信息 伪迹修正

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空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量：22

7

作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多

关键词 侧扫声呐图像分割 空间约束 快速模糊c均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场

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一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法 被引量：10

8

作者 刘骏 殷晓明 顾幸生 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期233-239,共7页

模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找... 模糊建模是一种有效的非线性系统建模方法,因为非线性系统的复杂性,仍有很多问题难以处理。针对T-S模糊模型,提出了一种改进的建模及优化方法。首先,将快速搜索密度峰聚类和模糊C均值聚类(FCM)算法相结合,使用快速搜索密度峰聚类算法找到聚类个数和初始聚类中心后,再用FCM算法进行聚类;然后,通过最小二乘法辨识结论参数得到初始T-S模糊模型,使用改进的差分进化(DE)算法整体优化模型的结构和参数,获得最终的T-S模型;最后,选择代表性实例,使用MATLAB程序进行仿真分析和比较,验证了本文方法能有效提高T-S模糊模型的辨识精度和速度。 展开更多

关键词 模糊建模 T-S模型 模糊c均值聚类 快速搜索密度峰聚类 差分进化算法

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智能电网快速仿真与模拟任务调度优化方法 被引量：7

9

作者 余贻鑫 徐臣 贾宏杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期26-30,共5页

基于MAS建立的分布并行计算环境,其任务调度问题具有新的特点。对于基于MAS的配电快速仿真与模拟系统,以配电网三相状态估计为例,建立了新的调度问题模型,提出了基于FCM的启发式任务调度优化方法。该方法利用模糊C均值聚类分析算法对独... 基于MAS建立的分布并行计算环境,其任务调度问题具有新的特点。对于基于MAS的配电快速仿真与模拟系统,以配电网三相状态估计为例,建立了新的调度问题模型,提出了基于FCM的启发式任务调度优化方法。该方法利用模糊C均值聚类分析算法对独立任务进行聚类分析,避免了在超大解空间中用基于搜索的方法去寻求最优解的做法。该方法具有线性时间复杂度,而且通过大量算例表明它总是能够在合理的时间内获得次优解或最优解,使masDSE的性能有明显改善。 展开更多

关键词 并行分布计算 任务调度 模糊c均值聚类 智能电网 多AGENT系统 配电快速仿真与模拟 三相状态估计

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基于低对比度红外图像时空信息的气体泄漏检测 被引量：4

10

作者 左金辉 徐文斌 +6 位作者 周世杰 盛道斌 徐向东 李正强 韩颖慧 吴春江 张磊 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1186-1198,共13页

气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一... 气体泄漏事故造成的危害是多方面的,如环境污染、人员财产损失、火灾爆炸。红外热成像作为可实现大范围快速成像的定性探测技术被广泛使用,相比一般红外图像,气体红外图像的对比度更低,边缘更加模糊,不易识别。针对上述问题,本文提出一种基于混合高斯背景建模的低对比度气体红外图像泄漏检测方法。首先,在预处理阶段,提出时域自适应帧间滤波算法实现红外图像的降噪和细节保持;然后,基于空域信息和梯度信息约束,提出时空混合高斯背景模型实现泄漏气体目标的前景的初步提取;最后,为更好地去除前景检测中干扰的运动目标,利用改进的快速鲁棒的模糊C均值聚类方法实现气体区域的自适应分割。实验结果表明,在5 m的泄漏距离下,该检测算法可有效提高准确率,弥补气体区域空洞问题,降低其他运动物体的干扰,气体泄漏检测准确率在92.3%~96.3%,与其他算法相比具有显著的抗干扰和区域分割能力。 展开更多

关键词 气体泄漏检测 红外热成像 时空高斯混合模型 时域自适应帧间滤波 运动检测 快速和鲁棒的模糊c均值聚类

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G^0和Gamma联合建模的水平集水体分割 被引量：1

11

作者 郑长利 黄国满 +1 位作者 赵争 魏钜杰 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2018年第1期13-20,共8页

针对传统水平集水体分割方法无法适应高分辨率SAR影像统计分布特性的问题,在影像金字塔结合水平集理论的多尺度迭代处理框架下,提出一种G^0和Gamma联合建模的多尺度水平集高分辨率SAR影像水体分割方法。该方法在金字塔顶层,考虑到水平... 针对传统水平集水体分割方法无法适应高分辨率SAR影像统计分布特性的问题,在影像金字塔结合水平集理论的多尺度迭代处理框架下,提出一种G^0和Gamma联合建模的多尺度水平集高分辨率SAR影像水体分割方法。该方法在金字塔顶层,考虑到水平集初始化对分割效率和性能的影响,引入快速模糊C均值聚类初始化水平集函数,然后基于G^0和Gamma联合分布对SAR影像整体综合建模和构建全局能量泛函进行能量最小化迭代分割,更好地拟合了高分辨率SAR影像的统计分布特性。最后,将得到的分割结果反演至下一层金字塔的分割,使分割结果在多尺度迭代链中不断精化,最终实现水体的精确分割。采用1m分辨率TerraSAR影像进行算法分割性能的对比实验。实验表明,该方法分割精度较高,是一种较为实用的高分辨率SAR影像水体分割方法。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 G0和Gamma联合分布 快速模糊c均值聚类 多尺度分析 水体分割

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面向神经网络结构搜索的植物叶片病害增强识别方法

12

作者 代国威 田志民 +1 位作者 樊景超 王朝雨 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期153-161,193,共10页

针对植物病害识别模型结构复杂且依赖于人为设计网络结构等问题,通过神经网络结构搜索(NAS),提出一种基于队列分块的神经网络结构搜索方法(NNSS),可实现超轻量级高精度植物叶片图像识别模型的自动构建。首先将12种在经济和环境下有益的... 针对植物病害识别模型结构复杂且依赖于人为设计网络结构等问题,通过神经网络结构搜索(NAS),提出一种基于队列分块的神经网络结构搜索方法(NNSS),可实现超轻量级高精度植物叶片图像识别模型的自动构建。首先将12种在经济和环境下有益的植物共计22类植物叶片图像作为训练样本,利用模糊c均值聚类(FCM)算法分割植物叶片的感染点,以获得叶片受关注的区域信息;通过图像像素的灰度空间相关性,采用快速灰度共生矩阵(FGLCM)算法提取6类受关注区域的纹理特征信息,获得的特征向量运用主成分变换选择重要特征;提出队列分块的局部搜索空间构造方法,将特征信息通过自动构建的模型进行分类。结果表明,NNSS方法取得了98.33%的准确率,特异性和灵敏性表现最优。相比于AlexNet、GoogLeNet、InceptionV3和VGGNet-16模型,改进VGG-INCEP16模型的性能得到进一步提升,但仍低于NNSS方法,这是由于该方法能结合数据集搜索合适的网络结构,对比次优VGG-INCEP16模型准确率至少提高了2.1%。研究结果显示,NNSS方法能够实现准确识别植物病害,对于神经网络模型结构自动搜索的未来具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 图像处理 神经网络结构搜索 模糊c均值聚类 快速灰度共生矩阵 叶片病害识别

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