模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割

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作者 刘正云 鲍旭东 +1 位作者 舒中力 罗立民 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期909-912,共4页

提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方... 提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方法构建的模糊Kohonen聚类网络能够实现图像的自动模糊分割 。 展开更多

关键词 骨髓细胞 图像分割 模糊kohonen聚类网络 边界模型 ZERNIKE矩 自动模糊分割 图像识别 图像处理

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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量：7

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作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页

食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多

关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊K调和均值聚类 多元散射校正 模糊kohonen聚类网络 聚类分析

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图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法 被引量：2

3

作者 赵凤 程艳阳 +1 位作者 刘汉强 刘琳 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第9期1750-1762,共13页

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信... 粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于确定粗糙模糊聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。 展开更多

关键词 图像分割 粗糙模糊聚类 抑制式学习 图像信息 自适应阈值

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用于分割无损检测图像的改进的抑制式模糊C均值聚类算法 被引量：10

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作者 朱占龙 刘永军 +1 位作者 赵战民 郑一博 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期110-118,共9页

由于无损检测图像灰度分布不均衡,常用的模糊C均值聚类算法不能对图像中的目标与背景进行有效分割,故提出一种改进的抑制式模糊C均值聚类算法(IS-FCM)对无损检测图像进行分割。通过对抑制式模糊C均值聚类算法(S-FCM)的目标函数融入每一... 由于无损检测图像灰度分布不均衡,常用的模糊C均值聚类算法不能对图像中的目标与背景进行有效分割,故提出一种改进的抑制式模糊C均值聚类算法(IS-FCM)对无损检测图像进行分割。通过对抑制式模糊C均值聚类算法(S-FCM)的目标函数融入每一类的总隶属度以均衡化目标像素和背景像素对聚类结果的影响,在构建的新目标函数基础上推导出新的隶属度和聚类中心迭代形式,然后分析了所提算法的收敛性并给出了执行步骤,最后通过无损检测图像对所提算法进行分割实验。结果表明,IS-FCM算法不仅能够对灰度分布不均衡的无损检测图像进行有效分割,还扩展了S-FCM算法的应用范围,增强了鲁棒性和适应性。 展开更多

关键词 无损检测图像 图像分割 抑制式模糊C均值聚类 灰度不均衡分布

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模糊Kohonen网络在烟叶分类中的应用 被引量：11

5

作者 曹均阔 叶水生 丁香乾 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期222-224,共3页

对于分类问题的处理有很多经典方法,但近年来因为人们对神经网络理论及其应用的重视,使得Kohonen网络(KN)越来越受到普遍关注。该文利用模糊控制策略将模糊c-均值算法与经典的Kohonen算法有机地结合起来,使网络性能到了很大改善。

关键词 模糊kohonen网络 烟叶分类 kohonen聚类网络 模糊控制策略 均值算法

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优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法 被引量：5

6

作者 赵凤 范九伦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第7期2737-2739,2746,共4页

当图像被噪声严重污染时,像素的邻域像素也可能被污染。此时,来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像,并在新图像的灰... 当图像被噪声严重污染时,像素的邻域像素也可能被污染。此时,来自于像素点的邻域像素的局部空间信息无法在含噪图像分割中发挥积极的指导作用。鉴于此,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素构造新的非局部加权和图像,并在新图像的灰度直方图上采用优选抑制式模糊C-均值聚类,提出优选抑制式非局部空间模糊C-均值图像分割方法。实验结果表明,该方法能进一步提高模糊C-均值聚类方法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类 图像分割 抑制式模糊C-均值 非局部空间信息

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一种基于Ridgelet变换和抑制式FCM聚类的数字水印算法 被引量：5

7

作者 于海燕 范九伦 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第11期80-88,共9页

利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表... 利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性。然后根据不同纹理程度的图像块提取脊波方向能量特征,结合人眼接受信号具有近似对数的特性对此特征进行非线性调整;并将其作为抑制式模糊聚类(suppressed fuzzy C-means algorithm,s-FCM)的特征向量,将图像块分成两类:较平坦区域、强纹理和边缘区域。最后将数字水印自适应嵌入到属于第二类的图像块的能量最大方向的中频脊波系数,并由该图像块的脊波方向能量特征控制嵌入强度。水印通过相关检测器判断存在与否。实验结果表明水印算法具有较高的不可见性和稳健性。 展开更多

关键词 图像处理 数字水印 脊波变换 抑制式模糊聚类

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自适应抑制式模糊C-回归模型算法

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作者 郭华峰 赵建民 潘修强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第2期274-276,310,共4页

模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题。针对此问题,引入隶属度抑制思想,提出了抑制式模糊C-回归模型(SFCRM)算法。实验表明,S-FCRM算... 模糊C-回归模型算法由Hathaway和Bezdek提出,与硬C-回归模型算法相比有着稳定性强、收敛效果好的优点,但该算法也存在着收敛速度偏慢的问题。针对此问题,引入隶属度抑制思想,提出了抑制式模糊C-回归模型(SFCRM)算法。实验表明,S-FCRM算法加快了算法的收敛速度,提供了较好的收敛效果。然而S-FCRM算法还存在着抑制因子参数选择的问题,针对这个问题,研究了抑制因子选择的自适应方法,进一步提出了自适应抑制式模糊C-回归模型(AS-FCRM)算法。实验表明,AS-FCRM算法有着较好的自适应效果,收敛速度更快,鲁棒性更好。 展开更多

关键词 模糊聚类 切换回归 抑制式 自适应

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基于改进模糊C-均值聚类算法的图像分割 被引量：3

9

作者 陈梅 王健 《现代电子技术》 2007年第13期180-181,共2页

在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提... 在对手抑制式模糊C-均值聚类算法中,参数α的选择有可能导致原有的隶属度之间顺序的改变。针对其不足,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法,他是通过引入2个不同的调节参数1α和2α修正不同大小的隶属度,在保持隶属度的次序不变的前提下可以加速图像分割的收敛速度。实验表明,该算法不但能有效地提高聚类的速度,且能得到较好的分割效果。 展开更多

关键词 模糊聚类 对手抑制式FCM算法 图像分割 改进FCM算法

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结合区域信息的双抑制FCM聚类图像分割 被引量：3

10

作者 兰蓉 胡天隆 赵强 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第6期1740-1748,共9页

针对抑制式模糊C均值聚类算法在进行图像分割时出现的收敛性能较差和像素错误分割问题,提出一种结合区域信息的双抑制模糊C均值聚类图像分割算法。对图像进行初始区域划分,针对不同的区域,提取其区域信息;利用区域信息构建修正因子,实... 针对抑制式模糊C均值聚类算法在进行图像分割时出现的收敛性能较差和像素错误分割问题,提出一种结合区域信息的双抑制模糊C均值聚类图像分割算法。对图像进行初始区域划分,针对不同的区域,提取其区域信息;利用区域信息构建修正因子,实现对模糊隶属度的初次抑制;将区域信息和数据自身的分布特性相结合,利用指数函数构建抑制因子的自适应选取公式,实现对模糊隶属度的二次抑制,进一步提高收敛性能。实验结果表明,该算法可以改善像素易错分现象,提高了收敛性能。 展开更多

关键词 区域信息 抑制式模糊C均值聚类 抑制因子 图像分割 模糊隶属度

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一种基于模糊熵和FKCN的边缘检测方法 被引量：22

11

作者 王保平 刘升虎 +2 位作者 张家田 张艳宁 范九伦 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期664-669,共6页

根据邻域内的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度实质具有结构性三种图像边缘的基本特征,通过引入模糊熵,构造出了一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的这些边缘特征.利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对模糊Koho... 根据邻域内的灰度分布是有序的、具有方向性以及灰度实质具有结构性三种图像边缘的基本特征,通过引入模糊熵,构造出了一组基于模糊熵的信息测度分量来定量描述图像的这些边缘特征.利用训练样本获取该组分量,并组成一特征向量对模糊Kohonen聚类网络(FKCN)进行训练.用训练好的FKCN聚类网络直接提取其它图像的边缘.该方法无需确定阈值,对弱边界检测较敏感,在特征的选取上充分地考虑了边缘和噪声的本质区别,具有优异的抗噪性能. 展开更多

关键词 边缘检测 模糊熵 模糊kohonen聚类网络

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基于粗糙集和神经网络结合的鱼病诊断方法 被引量：5

12

作者 徐妙君 吴远红 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第7期1738-1741,共4页

为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去... 为了实现鱼病的快速和大批量诊断的目的,将粗糙集理论和神经网络紧密结合建立一种新的高效鱼病诊断模型。利用粗糙集进行知识获取,即把鱼病的典型案例作为样本空间形成"症状—疾病"的决策表,然后根据粗糙集的知识简化方法,去掉冗余的属性和样本。利用性能优良的模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成鱼病的分类规则,新的鱼病就可通过此规则进行诊断。该模型充分融合了粗糙集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力,实验证明模型具有很好的分类效率,可以实现鱼病的快速诊断。 展开更多

关键词 粗糙集 模糊kohonen聚类网络 鱼病诊断 条件属性 症状集

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一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法 被引量：7

13

作者 陈子阳 王保平 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期1556-1562,共7页

该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚... 该文提出了一种基于三维直方图和抑制式模糊Kohonen聚类网络(RFKCN)的图像分割方法.该方法分为2步,第1步是像素的模糊化,通过模糊均值和模糊中值构造两幅冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像组成一个三维特征矢量集,并利用RFKCN聚类网络对该特征矢量集进行聚类,从而达到图像分割的目的.由于新方法不仅利用了图像像元点的灰度分布信息,而且充分考虑了像元点之间的灰度相关信息及其模糊信息,构造出三维特征空间,根据各信息间的竞争性、冗余性和互补性,进行有效的融合,增加了聚类分割的精确度.理论分析和实验表明,该方法具有良好的分割性能. 展开更多

关键词 图像分割 三维直方图 边缘检测 抑制式模糊kohonen聚类网络

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一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法 被引量：2

14

作者 王晓丹 赵荣椿 吴崇明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期52-54,共3页

基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性，提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法，它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取，改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成... 基于视觉感知多分辨率、多通道特性、并行性和模糊性，提出了一种基于视觉感知特性的图象纹理分割方法，它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取，改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类粗分割、粗分割结果的细化等几个步骤组成。实验结果表明了方法的有效性。 展开更多

关键词 方向滤波 模糊kohonen聚类网络 图象处理 图象纹理分割 视觉感知特性

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基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割 被引量：2

15

作者 王晓丹 赵荣椿 吴崇明 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2001年第1期26-29,共4页

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用... 提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。 展开更多

关键词 纹理分割 不完全树结构小波变换 模糊kohonen 聚类网络(FKCN)

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多时相遥感影像变化检测算法研究

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作者 余银峰 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 庞韶宁 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页

本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模... 本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。 展开更多

关键词 非下采样CONTOURLET变换 上下截集模糊kohonen聚类网络 多尺度多方向 多时相遥感影像

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一种基于视觉感知特性及IFKCN的图象纹理分割方法

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作者 王晓丹 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期31-34,共4页

提出了一种基于视觉感知特性及改进的模糊 Kohonen聚类网络的图象纹理分割方法 ,它由 2 D最佳正交极可分方向滤波器特征提取 ,特征图象的四叉树平滑 ,改进的模糊 Kohonen聚类网络 (IFKCN)特征聚类及边缘确定四部分组成。

关键词 图象分割 图象纹理分割 方向滤波 视觉感知特性 模糊kohonen聚类网络IFKCN

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