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主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。 相似文献
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研究高效进行数据聚类,提高数据聚类能力的问题。传统的模糊C均值算法具有对初始值和噪声极为敏感和遗传算法在局部极值点收敛的缺陷。基于模糊c均值聚类算法,提出一种改进的优化聚类算法。利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对模糊c均值算法进行改进,利用Logistics混沌映射对聚类算法进行优化搜索,把混沌扰动量引入到进化种群当中,弥补了模糊C均值算法的缺陷。采用改进的Logistics映射扰动搜索聚类算法,以目标识别为案例,综合4类目标特征参数为研究对象,开发了一套有价值的目标识别专家系统软件。仿真实验表明,改进的数据聚类算法,具有优越的数据聚类性能,聚类判断准确率提高明显,设计的专家系统软件对目标识别特征分类具有较好的准确性和可靠性,具有一定的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究特殊病种CT图像的挖掘方法问题。由于特殊病种的CT图像具有像素模糊性及分布不均的特点,采用传统的挖掘方法,容易受到噪声干扰,造成挖掘效率低下、准确性较低的缺陷,为此,提出基于模糊C均值聚类算法的特殊病种CT图像挖掘方法。针对原始CT图像模糊、噪声等问题,分别进行滤波去噪、图像增强等预处理,得到噪声最小化且清晰度较高的CT图像,将预处理后的图像进行灰度、形状和纹理方面的特征提取,并依据特征权重对图像进行分类,实现对病变图像及正常图像的有效识别。实验结果表明,采用改进算法进行特殊病种CT图像的挖掘,不但能够提高挖掘的精度还可以提高挖掘效率,节约系统耗时,能够满足临床诊断的实际需求,具有广泛的应用价值。 相似文献
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K-均值聚类算法是一种基于划分方法的聚类算法,本文通过对传统的K-均值聚类算法的分析,提出了一种改进的K-均值算法,并对该算法的时间复杂度和空间复杂度进行了分析。该算法在计算聚类中心点时采用了一种最近邻的思想,可以有效地去除＂噪声＂和＂孤立点＂对簇中平均值（聚类中心）的影响,从而使聚类结果更加合理。最后通过实验表明该算法的有效性和正确性。 相似文献
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基于模糊商空间的模糊C-均值算法（QFCM）是在模糊商空间和模糊模糊C-均值（FCM）的基础上提出的。通过引入相似函数并构造出归一化距离,得到模糊商空间的分层递阶的结构,在此基础上提出了基于粒度思想的准则函数并选择出一个最佳层次,从而确定聚类的个数,并选择具有相似度高的样本作为初始聚类中心,结合鲁棒性统计观点运用归一化距离来替代FCM目标函数中的欧式距离度量,提出了QFCM算法。实验证明与传统的算法比较,QFCM算法能够自动确定最佳聚类数目,发现大小不均的聚类,迭代次数少,有效地消除了传统FCM算法对初始值敏感,提高了算法的稳定性和准确率。 相似文献
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本文主要研究了图像椒盐噪声处理中的均值滤波和中值滤波两种降噪算法,详细阐述了其基本原理、实现方法以及具体算法,并通过实例对两种滤波方法的降噪效果加以比较与分析。 相似文献
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基于数据挖掘的DBSCAN算法及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用基于数据挖掘技术的DBSCAN算法,提出了解决图像分割的新方法.把数字图像按照点的分布情况建立图像样本数据库,然后使用密度聚类法,利用DBSCAN算法进行图像分割.它能找到图像样本比较密集的部分,并且概括出图像样本相对比较集中的类,并可在带有"噪声"的图像中进行聚类,完成图像分割,有较强的抗"噪声"能力. 相似文献
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模糊C均值(FCM)算法广泛地应用于模式识别、图像分割等领域。根据FCM算法存在对初始解敏感且迭代过程中计算量大的问题,本文提出了一种改进的算法:先通过精简数据集,减少算法迭代的时间;再使用密度函数法得到FCM算法的初始聚类中心,以减少FCM算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明,改进后的算法较好地解决了类中心的初值化问题,提高了算法的收敛速度和运行效率。 相似文献
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本文提出了一种免疫克隆选择算法与模糊C-均值聚类算法相结合的混合聚类算法。首先用克隆选择算法对模糊聚类中心的个数和聚类中心的选取进行指导,然后进行聚类,是一种有监督学习和无监督学习结合的一种算法,将该算法用于汽轮机的故障诊断中,诊断结果表明,该方法能够正确地诊断出存在的故障,具有实用价值。 相似文献
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图像边缘检测一直是图像处理领域研究的重点问题。边缘是图像最基本的特征,本文采用了模糊K-均值聚类算法对图像进行边缘检测。该方法针对不同的图像找到相对比较有效的边缘检测算法,进而大幅度地减少了数据量,保留了图像重要的结构属性。通过mat lab实验,证明了该方法可以有效提取图像的边缘信息。 相似文献
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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,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。 相似文献
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针对变压器红外检测中存在图像清晰度不足、故障位置指示不明显的问题。本文提出将改进稳健模糊核聚类算法(IRKFCM)应用到散热器红外检测图像分割中,以提高散热器的故障诊断正确率。通过将红外设备采集到的散热器实时图像信息融入到改进的稳健模糊核聚类算法,根据图像所包含的灰度信息和空间信息对其进行进行区域分割,并引入聚类中心的初始化方法有效减少迭代次数,增强算法的稳健性。实验表明该算法相对于FCM分割算法能准确有效地分割出有故障的散热器片和位置,精度满足系统要求。 相似文献