一种基于DFC聚类算法的图像分割方法
基于聚类的图像分割算法研究
基于聚类的图像分割算法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展和图像数据的日益增多，图像分割作为计算机视觉和图像处理领域的核心问题之一，其研究价值和实际应用需求日益凸显。
图像分割旨在将一幅图像划分为若干个具有相似性质（如颜色、纹理、形状等）的像素集合，以揭示图像中的不同对象或区域。
在众多图像分割算法中，基于聚类的图像分割算法因其能够有效地利用图像像素间的相似性进行区域划分，而受到广泛关注。
本文旨在深入研究和探讨基于聚类的图像分割算法的原理、方法、技术及其发展趋势。
文章首先概述了图像分割的基本概念和重要性，分析了传统图像分割方法存在的问题和挑战。
随后，重点介绍了基于聚类的图像分割算法的基本原理和常用方法，包括K-means聚类、模糊C-means聚类、谱聚类等，并对各种方法的优缺点进行了比较和分析。
在此基础上，本文进一步探讨了基于聚类的图像分割算法在实际应用中的问题和挑战，如噪声干扰、计算效率、分割精度等，并提出了相应的解决方案和改进策略。
本文还介绍了基于聚类的图像分割算法在医学图像分析、遥感图像处理、视频监控等领域的应用案例和实际效果。
本文总结了基于聚类的图像分割算法的研究现状和发展趋势，展望了未来研究方向和应用前景。
本文旨在为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考和启示，推动基于聚类的图像分割算法在理论和实践上的进一步发展。
二、聚类算法概述聚类分析是一种无监督的机器学习方法，其目标是将数据集中的对象划分为若干个组或类别，使得同一类别内的对象尽可能相似，而不同类别之间的对象尽可能不同。
在图像分割领域，聚类算法被广泛应用于从像素级别到区域级别的分割任务中。
聚类算法的核心思想在于定义一种度量标准来衡量数据点之间的相似性，并根据这种相似性将数据点划分为不同的群组。
常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法、谱聚类算法等。
K-means算法是最经典的聚类算法之一，它通过迭代优化的方式将数据点划分为K个类别，使得每个数据点到其所属类别中心的距离之和最小。
基于FCM聚类的图像分割算法
于 此 构 造 了 一 种 非 线 性 加 权 的 和 图 像 ’提 出 了 一 种 广 义 的
快 速 F C M 算 法 （FG FCM ) ’该算法不仅改善了 F C M 算法
的抗噪性能，还 大 幅 提 高 了 收 敛 速 度 。然 而 ’基 于 局 部 信
息的方法仅依据局部区域内中心像素与周围像素的差异来
想是将当前像素点的灰度值’用 图 像 中 所有与其结构相似
的 像 素 点 灰 度 值 的 加 权 平 均 来 代 替 ’其 中 与 待 测 像 素 结 构
相似性较高的像素点将贡献较大的加权值。然 而 ’NLFCM
算法有两个缺点’一 是 由 于 在 初 始 化 时 采 用 了 随 机 初 始 化
收 稿 日 期 ：2 0 1 6 - 0 9 - 1 8 ;修 订 日 期 ：2016-11-28 基 金 项 目 ：国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 （61571071) 作者简介：胡 学 刚 （ 1965 - ) ’ + 男 ，重庆人，博士，教授，研究方向为偏微分方程与图像处理； 通讯作者：严 思 奇 （1 99 1-)’ 男 ，重庆人， 硕士研究生，研究方向为图像分割。E-mail: 573948505@
# 引言
图像分割[1]可 以 看 作 基 于 某 种 标 准 下 的 相 似 性 把 某 些 相 似 的 像 素 分 为 相 同 类 ’而 把 区 别 较 大 的 像 素 分 为 不 同 类 ， 为 此 聚 类 方 法 可 以 很 好 应 用 于 图 像 分 割 。聚 类 方 法 主 要 有 硬聚类和软聚类两种，其 中 F C M 算法作为一种软聚类方法 被大量用于图像分割25]。然 而 ，由 于 这 种 基 于 F C M 的图 像 分 割 算 法 并未考虑图像的空间特性’它的分割结果很容 易 受 到 图 像 中 的 噪 声 、异 常 点 和 纹 理 的 影 响 。
一种用于图像分割的改进FCM聚类算法
－
－
脚 …
一
ＥＴＮ ＭＳＥＮ术ＨＩＹ Ｌ ＲＩ 子 ＲＥ Ｔ ＮＯ Ｅ Ｏ电Ａ 量Ｔ ＯＧ Ｃ ＣＥ Ｍ （ 测 技Ｅ Ｕ ：
第卷月 ２年 ５ ０ １期 ０Ｏ ２第 ９ ６
种 用于 图像 分 割 的 改进 Ｆ Ｍ 聚 类 算 法 Ｃ
曾 伟
（ 东交通大 学基础科 学学院 南昌 ３ ０ １ ） 华 ３０ ３
摘
要：介绍 了一种先采用离散 Ｉ变换 对采得 的 图像 滤波 ， 然后 采用二 维 向量 小波对 图像进 行特征提 取 ． 后利 最
用改进的 Ｆ Ｍ 结合的图像分割算 法对 图像进行分割的算 法。文章首先 阐述 了对 图像进行 Ｉ 变换 的原理 ． 利用 Ｃ 再 二维 向量小波变换对其进行分析得出 图像特征 ， 最后运用 Ｆ Ｍ 算法的思想 ， Ｃ 对其进 行改进方案 ， 最后得 出分割后的 图 像 。实验结果证 明， 该方法显 著提 高了分割 速度和精度 ， 具有一定 的使用价值 。
献 资料 中 ， 同的纹理 描述方 法 被 应 用 于不 同的纹 理 缺 陷 不 检 测上 ， 过提 取纹 理特征对 图像 进行 分割 。提取 纹 理特 通 征 的数学 工具 各式 各样 ， 波变 换 是 近年 来 兴起 的一 门新 小 的信 号处 理 技 术 ， 是一 种 多 分辨 分 析 技 术 ， 有 良好 的 时 具 间（ 空间 ） 频率 特性 ， 可以从 不 同 的尺 度对 研 究对 象 进 行分 析、 描述 ， 图像 纹理 特性进行 描 述的一 种理想 工具 。 是对
０ 引 言
纹理是描述图像的一个重要特征， 在计算机视觉研究
中 ， 理分析是一 个相 当重 要 、 又 热 门 的研究 课 题 ， 得 纹 且 所 到的结果在 许多 领域 中被广泛地 应用 ， 医学 上的心 电图 如
基于超像素的快速模糊聚类算法(sffcm)原理
基于超像素的快速模糊聚类算法（SFFCM）是一种新型的图像处理算法，它能够利用超像素技术对图像进行快速模糊和聚类处理。
本文将介绍SFFCM算法的原理及其在图像处理中的应用。
一、算法原理1. 超像素分割SFFCM算法首先利用超像素分割技术将输入的图像分割成多个相似的区域，每个区域称为一个超像素。
超像素分割技术能够将图像中相似的像素点相连并合并成一个超像素，从而减少图像的复杂度，提高后续处理的效率。
2. 模糊处理接下来，SFFCM算法对每个超像素进行模糊处理，以减少图像中的噪声和细节，从而使图像更加平滑和清晰。
模糊处理可以采用高斯模糊、均值模糊等常见的模糊算法，也可以根据具体应用场景选择合适的模糊方法。
3. 聚类分析在模糊处理完成后，SFFCM算法利用聚类分析技术对模糊后的超像素进行分组，将相似的超像素归为同一类别，从而实现图像的聚类处理。
聚类分析可以采用K均值聚类、谱聚类等经典的聚类算法，也可以根据实际需求选择合适的聚类方法。
4. 参数优化SFFCM算法对聚类结果进行参数优化，以提高图像聚类的准确度和稳定性。
参数优化包括调整聚类算法的参数、优化超像素分割的参数等，旨在使SFFCM算法的性能达到最优。
二、应用案例1. 图像分割SFFCM算法可应用于图像分割中，通过超像素分割和聚类分析，将输入的图像分割成多个具有相似特征的区域，为图像分析和识别提供便利。
2. 图像增强SFFCM算法能够对图像进行模糊处理和聚类分析，使图像变得更加清晰和平滑，适用于图像增强和美化。
3. 图像检索通过SFFCM算法对图像进行聚类处理，可以将相似的图像归为同一类别，提高图像检索的准确度和效率。
4. 图像压缩SFFCM算法可以在图像压缩中起到优化图像质量的作用，通过模糊处理和聚类分析，降低图像的复杂度和信息量，从而实现更高效的图像压缩。
通过以上对SFFCM算法原理及应用案例的介绍，可以看出SFFCM算法在图像处理领域具有广泛的应用前景，能够为图像分割、图像增强、图像检索、图像压缩等方面提供有效的解决方案。
基于遗传FCM聚类算法的图像分割
temp=round(rand*255);
newbval(i,2)=temp;
end
end
bval=sort(newbval,2);
end
toc
tic
%C均值聚类法
[maxX,maxY]=size(IM);
IM=double(IM);
IMM=cat(4,IM,IM,IM,IM);
cc1=8;
FCMbest=round(ccMat(20,:));
IMGA(find(IM<=bvalobj(1)))=GAbest(1);
IMGA(find(IM<=bvalobj(2)&IM>bvalobj(1)))=GAbest(2);
IMGA(find(IM<=bvalobj(3)&IM>bvalobj(2)))=GAbest(3);
end
fori=1:2:N
c=rand;
ifc<pc
point=1+round Nhomakorabea(rand*2));
tmp=newbval(i,point);
newbval(i,point)=newbval(i+1,point);
newbval(i+1,point)=tmp;
end
end
fori=1:N
c=rand;
subplot(221)
plot([1:L],ccMat(:,1),'r');
holdon
plot([1:50],GAmat(:,1),'g');
title('第一个聚类中心');
subplot(222);
毕业论文（设计）基于聚类分析的图像分割算法
摘要图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。
图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。
其分割的准确性直接决定后续图像分析的质量，因而至关重要。
目前人们已经提出了很多处理方法，也取得了一些成就，但由于其本身有些复杂，很多问题还远远没有解决。
本文主要介绍基于聚类分析的图像分割算法，具体说明了K均值聚类算法的具体原理及算法过程，并经过实验对其分析和研究。
在此基础上完成了基于K 均值聚类算法的彩色图像分割实验和医学影像实验，验证了K均值聚类算法用于图像分割的适用性。
关键词：图像分割；聚类分析；K均值聚类算法；彩色图像；医学影像AbstractImage segmentation is to decompose an image into a number of regions that are meaningful and have the same attributes that do not overlap each other. As an important part of image processing, image segmentation is widely used in medical, military, transportation and other computer vision field and is one of the most popular research topics. The accuracy of its segmentation directly determines the quality of the subsequent image analysis, so it is of great significance. At present, people have put forward a lot of solutions that got success in some degree, but because of its complex, many problems are far from being resolved.This paper mainly introduces the image segmentation algorithm based on clustering analysis. The principle of K-means clustering algorithm are described in detail. And is tested on artificial data experiment.. And then, the color image segmentation experiment and the medical image experiment based on the K - means clustering algorithm are analyzed.Key words：Image segmentation,；clustering analysis；K-means clustering algorithm；color image；medical image目录摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.1.1 图像分割概述 (1)1.1.2 常用的图像分割方法 (2)1.2 主要研究内容与工作安排 (3)第二章聚类分析及分割图像 (5)2.1 聚类分析概述 (5)2.2 聚类分析方法 (5)2.2.1 划分聚类算法 (5)2.2.2 层次聚类算法 (5)2.2.3 密度聚类算法 (6)2.2.4 模型聚类算法 (6)2.3 分割图像介绍 (7)2.3.1 灰度图像 (7)2.3.2 彩色图像 (8)2.3.3 纹理图像 (10)2.3.4 遥感图像 (11)第三章基于K均值聚类算法的图像分割 (12)3.1. K均值聚类算法原理 (12)3.2 K均值聚类算法流程 (13)3.3 K均值聚类算法仿真实验 (15)第四章实验结果及分析 (17)4.1 K均值聚类算法分割彩色图像 (17)4.1.1 彩色图像实验 (17)4.1.2 实验结果与分析 (18)4.2 K均值聚类算法分割医学影像 (18)4.2.1 医学影像介绍 (18)4.2.2 医学影像实验结果与分析 (19)4.3 本章小结 (22)第五章总结 (24)参考文献 (26)致谢 (26)附录 (29)第一章 绪论1.1 研究背景及意义 随着全球范围内计算机水平的不断提高，数字图像处理和分析逐渐独当一面，形成了各自的研究领域。
基于聚类的图像分割方法综述
信息疼术2018年第6期文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0092 -03 DOI：10.13274/ki.hdzj.2018. 06.019基于聚类的图像分割方法综述赵祥宇\陈沫涵2(1.上海理工大学光电信息与计算机学院，上海200093; 2.上海西南位育中学，上海200093)摘要：图像分割是图像识别和机器视觉领域中关键的预处理操作。
分割理论算法众多，文中 具体介绍基于聚类的分割算法的思想和原理，并将包含的典型算法的优缺点进行介绍和分析。
经过比较后，归纳了在具体应用中如何对图像分割算法的抉择问题。
近年来传统分割算法不断 被科研工作者优化和组合，相信会有更多的分割新算法井喷而出。
关键词：聚类算法；图像分割；分类中图分类号：TP391.41 文献标识码：AA survey of image segmentation based on clusteringZHAO Xiang-yu1，CHEN Mo-han2(1.School of Optical Electrical and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai200093，China；2.Shanghai Southwest Weiyu Middle School，Shanghai200093，China) Abstract:Image segmentation is a key preprocessing operation in image recognition and machine vision. There are many existing theoretical methods,and this paper introduces the working principle ol image segmentation algorithm based on clustering.Firstly,the advantages and disadvantages ol several typical algorithms are introduced and analyzed.Alter comparison,the paper summarizes the problem ol the selection ol image segmentation algorithm in practical work.In recent years,the traditional segmentation algorithms were improved and combined by the researchers,it believes that more new algorithms are blown out.Key words:clustering algorithm；image segmentation；classilication0引百近年来科学技术的不断发展，计算机视觉和图像 识别发挥着至关重要的作用。
基于FCM聚类的X光图像分割算法
据样本xk，则第k个样本到第i类的距离dik为：
dik=丨k-v丨 i
k=l,l+2,...L
模糊聚类矩阵U的大小由原来的n×c变为(L-l+1)×c，则
计算c个聚类中心得计算公式改为：
（8）
要求 上 式 最小 值，先 假设 v i 不 变，即为求在 约束条 件 （1）下，J(U,V)关于uik的最小化问题。引入拉格朗日乘子后， 等价于下面的无约束最小化问题
学术研究 Academic Research
（6）
求解上式（6）得J(U,V)为最的基础上的, 其步骤如下：
● 给定要分类的数据集X={x1,x2,...,xc}，设定分类数 目c∈{2,3,...,n-1}和权指数m∈（1，∞）。选择初始的聚类中 心V（0）={v1,v2,...vc}
若l＜50，则聚类成功，得到了每个类的聚类中心以及每 个样本对每个类的隶属度值。如果uik=max{u1k,u2k,u3k}≥α, 则xk∈第i类，α为分割门限，可以取为0.5。
四、算法实例
1. 计算图像的直方图h(k)，并求出最小灰度值l及最大 灰度值L，以及直方图的峰值。本文试验用的是腿部骨骼的 X光图像，得到3个灰度峰值。
[3] 叶秀清，顾伟康，肖强.快速模糊分割算法，模式识 别与人工智能，1996（3）。
[4] 田捷，韩博闻，王岩，罗希平，模糊C－均值聚类法 在医学图像分析中的应用，软件学报，2001（12）。
[5] 安良，胡勇，胡良梅，孟玲玲，一种改进的模糊C－ 均值聚类法，合肥工业大学学报，2003（6）。
[6] 裴继红，谢维信.直方图模糊约束FCM聚类自适应 多阈值图像分割，电子学报，1999（10）。
集间的重叠程度。一般随着指数m的提高，可以减少子集间 的重叠度，使模糊子集相互分离，从而提高模糊聚类的效 率；但是同时计算的复杂性也提高了，使得聚类的收敛速度 下降。通常取m∈[1.5,2.5]。
基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割
第２卷 第４ ８ 期
文 章 编 号 ：０ ６— ３ ８ ２ ｌ ）４— ２ ６— ４ １０ ９ ４ （Ｏ １０ ０ ４ ０
计
算
机
仿
真
２１年４ ０１ 月
基 于 改进 Ｆ Ｍ 聚 类算 法 的火 灾 图像 分 割 Ｃ
方 维 ， 慧琴 ， 王 杨娜娟 ， 厉 谨
（ 西安建筑科技大学信息 与控制工程学院 ， 陕西 西安 ７０ ５ １０ ５）
ｒ ｓ ｔ ｈｏ ｔ ｔｔ ｅ ａｇ ｒｔｍ ａ ｘ ｌ ｄｅｔ ｅ ｈｇ ｉｈｔｉ ｔｒｅｅ ｃ ｅ ｉｎ ａ ｘｒ ｃ ａ ｅ ｉｎ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｅ ｕｌ ｓ ｗ ｈａ ｈｅ ｎ ｗ ｌ ｏｉｈ ｃ ｎ ｅ ｃｕ ｈ ｉｈｌ ｎｅ ｆｒ ｎ ｅ ｒ ｇｏ ｎｄ ｅ ｔａ ｔｆ ｍｅ ｒ ｇｏ ｃ ｕ ａｅｙ， ｓ ｇ ｌ ｗｈｉｈ ｉ ｅ ｙ ｉ ｃ ｓｖ ｒ ｍｐｏｔ ｎ ｏ ｈｅ ｆｒ ｅｅ ｔ ． ｒａ ｔｆ ｒｔ ｅ ｄ ｔｃｉ ｉ ｏｎ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： ｉ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎａ ｉｎ ｉ ｔ ｅ ｐ ｅ ｓ ｆ ｅ ｔｒ ｘｒ ｃｉｎ ｎ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ，ｗ ｉｈ ｄ ｃ ｄ ｓｔ ｅａ ｃ ・ Ｆ ｒ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｈ ｒ ｍｉｅｏ ａｕ ｅ ｅ ｔ ｔ ｓａ ｄ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｓ ｈ ｃ ｅ ｉ ｅ ｅ ｕ ｅ ｏ ｓ ｆ ａ ｏ ｉ ｈ
基于改进抑制式FCM聚类算法的图像分割
值 ，而没有考虑 到隶属度 的绝 对值 。如果最 大隶 属度本 身就 很 小， 那么 （ ）， １ ）式的修正将会使最 大隶属度对应 的聚类 中 １ａ （ ｂ 心被 吸引向该样本靠近 ，而其余 的聚类 中心则会远离该样 本 ， 从 而会使样本对该类 的隶 属度进一 步增 大 ，造成该 类 的最 大隶属 类 别不变 ， 算法过早 收敛 。针对 Ｓ—Ｆ Ｍ 的这一缺陷 ， 使 Ｃ 在半抑
ｕ ａ ＋（ 一ａ ＝ ｒｌ １ ） ｔ Ｄ
ｕ ＝ａ ＝１ ２ …。 ｉ ｒ ｉ ， ， ；≠ｐ ｔ
（ａ １）
（ ｂ １）
法 Ｊ其中模糊 Ｃ一均值 （ Ｃ 算法 是 常用 的图像分 割方 法 ， ， Ｆ Ｍ） 它是通过迭代法优化 目标 函数来实 现图像 分割 的。该 算法 的不 足是收敛速度较慢 。文献 ［ ］ ３ 中分 析 了 Ｆ Ｍ算 法收敛 速度慢 的 Ｃ 原因 ， 并提出了抑制式模糊 Ｃ一均值聚类（ — Ｆ Ｍ） 法。该算 Ｓ Ｃ 算
法通过调节参数来提高 最大隶 属度值 ， 小其它 隶属度 的值 ， 减 来 获得较快 的分类速度 。尽管 Ｓ ～ Ｆ Ｍ 提高了模糊 聚类算 法的收 Ｃ 敛速度 ，但是其聚类 效果却不 如 Ｆ Ｍ。针 对 Ｓ — Ｆ Ｍ 的不足 ， Ｃ Ｃ
其中 １ 一ａ为抑制率 。经过上 述修正后 ，最 大隶属度增加 了 （ ａ （ ＋ｕ， ， １一 ） １ 。 增加了其 对第 Ｐ类 聚类 中心 的吸引力 ； ） 而其余
达 到提高分类速 度而提 出 了对 手抑 制式 Ｆ Ｍ算 法 ， Ｃ 该算 法是通
过 引入抑制 因子 ａ ０ ｓ１ ， 修正隶属度 矩阵 的， （ 曼。 ） 来 即在每次迭 代中 ， 求出隶属度 ｕ后 进行如下 修正 。对 样本 ， 它对第 Ｐ类 的 隶 属度最大 ， 值为 ｕ 修正后 ，
基于聚类的语义分割方法-概述说明以及解释
基于聚类的语义分割方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在计算机视觉领域，语义分割是一项关键任务，它旨在对图像中的每个像素进行分类，从而实现对图像的精细分割和理解。
然而，传统的语义分割方法通常需要大量的标注数据和复杂的模型，限制了其在实际应用中的适用性和效果。
为了解决这一问题，基于聚类的语义分割方法应运而生。
该方法通过对图像进行聚类分析，将相似的像素归为一类，从而实现对图像的语义分割。
与传统的方法相比，基于聚类的语义分割方法具有以下优势：首先，基于聚类的方法不需要大量的标注数据，而是通过无监督学习的方式从未标注的数据中学习到图像的语义信息。
这减少了对标注数据的依赖，降低了数据采集和标注的成本。
其次，基于聚类的方法简化了模型的复杂度。
传统的语义分割方法通常需要使用深度学习模型，其中包含大量的参数和复杂的计算过程。
而基于聚类的方法可以利用简单的聚类算法实现图像的分割，从而减少了模型的复杂性和计算开销。
最后，基于聚类的方法具有较好的实时性和鲁棒性。
由于聚类算法的简单性和高效性，基于聚类的语义分割方法可以在实时场景下快速地对图像进行分割，并且对噪声和变形具有较好的鲁棒性。
本文将详细介绍基于聚类的语义分割方法的原理和算法，并通过实验验证其效果。
通过引入聚类方法，我们希望能够改进传统的语义分割方法，提高分割的准确性和效率，推动语义分割在计算机视觉领域的应用。
同时，我们还将探讨基于聚类的语义分割方法的潜在研究意义和未来发展方向。
1.2 文章结构文章结构：本文将分为三个主要部分来讨论基于聚类的语义分割方法。
在引言部分，我们将提供对该主题的概述，介绍文章的结构以及阐明本文的目的。
接着，在正文部分，我们将首先介绍聚类方法的基本概念和原理，并讨论其在语义分割中的应用。
然后，我们将介绍语义分割方法的背景和其相关研究现状，探讨语义分割的重要性和挑战。
最后，我们将详细介绍基于聚类的语义分割方法，探讨其具体实现步骤和技术原理。
基于云模型和FCM聚类的遥感图像分割方法
随机选择 聚类 中心初始值 ，不 同 的聚类 中心初 始值
往往产生不 同的聚类结果 ，使得 聚类 结果 缺乏 稳定
性 ；（）Ｆ Ｍ算 法在进行初始化 时需要给定 聚类数 ２ Ｃ
目，一般凭经验给出，不能 自 动确定类数。 般 而 言 ，较 合 适 的 初始 聚类 中 心 存 在 于 数
以根据样本 特性 自 动确定聚类 中心值及 个数 ， 以较少 的迭代次数 收敛 到全局最优解 ，提高 了模糊 ｃ均值遥感 并
图像分割方 法的效率 ，具有较好的稳定性 和鲁棒性 。文章选取 三幅 Ｔ Ｍ遥感 图像作为样本 ，分别 利用云模型 的 Ｆ Ｍ方法和传统的 Ｆ Ｍ方法对样本进行分割实验 ，实验表 明采 用云模型 的 Ｆ Ｍ 方法不仅能够取得较好 的分 割 Ｃ Ｃ Ｃ
一
２ 传统的 Ｆ Ｍ聚类 图像分 割方法 Ｃ
２ １ Ｆ Ｍ 聚类算 法 ． Ｃ
据 样本 点较 密集 的位 置 。根 据 这 一观 点 ，Ｙ ｇｒ ａｅ 和 Ｆｌ ｉｖ提 出一种 称 为 山峰 法 的初始 化 方 法 Ｊ ｅ ，该 方
法通过在样 本空间构造 网格 ，计算每个 网格 点的 势 函数 值 ，网格 点 周 围的 样 本 点 越 多 ，其 势 函数 值越大。因此 ，依次取势 函数值最大 的点作为聚
类 算法 的初 始 聚 类 中心 。Ｃ ｉ 出 了一 种 改 进 的 ｈｕ提 山峰法 ，即减 法 聚 类 估 计 聚类 中心 ，它 通 过 计 算
ＦＭ （ Ｃ 模糊 ｃ均值 ）聚类算法是由 Ｂｚｅ 于 ｅ ｋ ｄ
１８ 年 提 出的一 种 模糊 聚类 方 法 ，利用 初始 化 方 ９１ 法确 定 若 干 初 始 聚类 中心 ，通 过 多 次 迭 代 循 环 ， 不 断调整 和 优 化 聚 类 中心 ，最 终使 类 内方 差 达 到 最 小 ，从 而实 现聚类 。
基于深度聚类的图像分割算法研究
基于深度聚类的图像分割算法研究深度学习技术的迅猛发展为图像分割算法的研究提供了新的思路和方法。
基于深度聚类的图像分割算法是一种利用深度学习和聚类算法相结合的方法，能够有效地将图像中不同类别的像素点进行分割。
本文将对基于深度聚类的图像分割算法进行研究，探讨其原理、方法和应用，并对其优缺点进行评估。
一、引言图像分割是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题。
其目标是将图像中不同物体或区域进行有效地划分，并提取出感兴趣区域。
传统的图像分割方法主要基于颜色、纹理和边缘等特征进行处理，但在复杂背景下往往效果不佳。
随着深度学习技术的兴起，基于深度聚类的图像分割算法逐渐成为研究热点。
二、基于深度聚类算法原理基于深度聚类算法主要由两个部分组成：特征提取和聚类。
特征提取通过卷积神经网络（CNN）等方法将原始图像转换为高维特征向量表示，以捕捉图像中的语义信息。
聚类算法则将高维特征向量进行聚类，将相似的像素点划分为同一类别。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和谱聚类等。
三、基于深度聚类算法方法1. 数据预处理在进行深度学习之前，需要对原始图像进行预处理。
常用的预处理方法包括图像缩放、灰度化和归一化等。
这些预处理步骤可以提高算法的鲁棒性和准确性。
2. 特征提取特征提取是基于深度学习的图像分割算法中最重要的一步。
通过使用卷积神经网络（CNN）等方法，可以从原始图像中提取出丰富而有意义的特征表示。
这些特征可以包括颜色、纹理和形状等信息。
3. 聚类分割在得到高维特征向量表示后，需要使用聚类算法将其进行划分。
K-means是最常用且简单的聚类算法之一，其通过迭代优化来寻找最优划分结果。
层次聚类则是一种自底向上的聚类方法，可以得到不同层次的聚类结果。
谱聚类则是一种基于图论的聚类方法，可以通过图划分来实现高效的聚类分割。
四、基于深度聚类算法应用基于深度聚类的图像分割算法在许多领域都有广泛应用。
例如在医学影像领域，可以通过图像分割来实现病灶检测和诊断。
DF_DBSCAN算法在图像分割上的应用
DF_DBSCAN 算法在图像分割上的应用杨静（太原师范学院网络中心山西榆次030010）摘要：DF_DBSCAN 算法(An Improved DBSCAN Clustering Algorithm Based on Data Field)是一种将数据场和密度聚类结合的算法。
文章将该算法应用于图像分割，通过与其他图像分割算法进行实验对比，表明算法在图像分割上的适应性；通过对图像进行多种形式的预处理，反映势函数中参数m i 对聚类结果的影响。
关键词：DF_DBSCAN 算法；图像分割；势函数中图分类号：TP301文献标识码：AThe Application of DF_DBSCAN Algorithm in Image SegmentationYANG Jing(Taiyuan Normal University Network Center,Yuci 030010,China)Abstract ：DF_DBSCAN Algorithm (An Improved DBSCAN Clustering Algorithm Based on Data Field)is an algorithm which combines data field with density clustering.In this paper,the DF_DBSCAN algorithm is applied to the image segmentation,by comparing with other image segmentation algorithms to show the adaptability of the algorithm in image segmentation;by taking variable image preprocessing on original image to reflect the effect of the parameter m i on the clustering result.Key words:DF_DBSCAN algorithm;image segmentation;potential function收稿日期：2017-01-16作者简介：杨静（1988-），女，山西大同人，助理实验师，硕士研究生，主要研究方向：机器学习。
基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法[发明专利]
![基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b76c29fe0b4e767f5bcfce0c.png)
专利名称：基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法专利类型：发明专利
发明人：朱素霞,祖宏亮,孙广路
申请号：CN201910911292.7
申请日：20190925
公开号：CN110782460A
公开日：
20200211
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种基于FCM融合改进蝙蝠算法的图像分割方法，该方法属于图像处理技术领域。
FCM算法在算法初始化时需要认为设定聚类数、随机初始化聚类中心，致使该算法容易陷入局部最优值。
为解决此类问题，本方法利用一种新的改进蝙蝠仿生算法与FCM算法相结方式。
用改进的蝙蝠算法得到全局最优解来初始化FCM的聚类中心，解决了FCM算法对初始聚类中心敏感的问题。
改进蝙蝠模糊聚类算法耗时少，分割结果准确。
申请人：哈尔滨理工大学
地址：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
国籍：CN
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基于聚类的分割算法
基于聚类的分割算法
基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割算法。
其基本思想是
将图像中相似的像素聚成一类，从而得到图像中的不同部分。
本文将
从几个方面介绍这种算法。
第一步，确定聚类的数目。
聚类算法的第一步就是确定聚类的数目，也就是将图像分成多少个部分。
一般来说，这个数目可以通过图
像自身的特点或者使用一些经验方法来确定。
第二步，计算像素之间的相似性。
在聚类之前，需要先计算像素
之间的相似性。
通常使用欧几里得距离或者余弦距离等方式来度量像
素之间的相似性。
这个过程可以使用图像处理工具或者编程实现。
第三步，聚类像素。
接下来，就可以开始聚类像素了。
这里可以
使用各种聚类算法，包括K-means、DBSCAN等。
聚类算法最终将像素
分成若干类，每一类都代表了图像中的某一部分。
第四步，生成分割结果。
通过聚类像素，就得到了整个图像的分
割结果。
接下来，可以根据不同的需求进行后续处理，比如边缘检测、填补空洞等。
最终得到的结果就是图像的分割结果。
总之，基于聚类的分割算法是一种十分实用的图像分割方法。
通
过分步骤的方式来执行，可以让人们更好地了解这种算法的实现过程，也可以更好地应用到实际的图像处理中。
不过对于一些特殊的图像，
可能需要使用不同的方法或者进行一些优化来得到更好的分割结果。
基于聚类分析的医学图像分割
基于聚类分析的医学图像分割汇报人：日期:•引言•聚类分析基础•医学图像分割技术•基于聚类分析的医学图像分割算法•实验结果与分析•结论与展望01引言研究背景与意义聚类分析是一种无监督学习方法，通过相似性度量将数据分组，为医学图像分割提供了一种有效手段。
研究背景和意义在于为医学图像分割提供一种更加准确、快速和自动化的方法，提高医学图像处理的效率和准确性。
医学图像分割在辅助诊断和治疗中的重要性日益凸显，尤其在微创手术导航、组织结构识别等领域。
研究现状与问题当前聚类分析在医学图像分割中的应用主要集中在传统聚类算法如K-means、DBSCAN等。
存在的问题包括：1）对噪声和异常值的敏感性；2）对图像质量的依赖；3）无法处理复杂的纹理和形状信息。
研究现状与问题在于如何克服现有技术的不足，提高医学图像分割的准确性和鲁棒性。
研究内容：本文旨在研究基于深度学习的医学图像分割方法，通过卷积神经网络（CNN）对医学图像进行特征提取和聚类分析。
方法：1）构建卷积神经网络模型，对医学图像进行预处理和特征提取；2）利用聚类算法对提取的特征进行聚类分析，得到分割结果；3）通过实验验证方法的可行性和优越性。
研究内容与方法在于通过深度学习技术提高医学图像分割的准确性和鲁棒性，同时为相关领域的研究提供新的思路和方法。
研究内容与方法02聚类分析基础聚类分析是一种无监督学习方法，通过对数据的相似性进行分析，将数据集划分为若干个不同的簇或类别。
在医学图像分割中，聚类分析常用于将图像中的像素或区域根据其特征相似性进行分类，从而提取出感兴趣的区域或对象。
聚类分析概述基于密度的聚类算法基于密度的聚类算法是一种通过计算数据点之间的距离和密度来进行聚类的算法。
DBSCAN算法是一种常见的基于密度的聚类算法，它可以识别出任何形状的簇，并且对噪声具有较强的鲁棒性。
基于密度的聚类算法在医学图像分割中广泛应用于病灶检测和组织分割等任务。
基于层次的聚类算法基于划分的聚类算法基于划分的聚类算法是一种通过优化目标函数来对数据进行划分和调整的算法。
frfcm方法
frfcm方法
FRFCM（Filtered Robust Fuzzy C-Means）是一种快速、鲁棒的彩色图像聚类分割算法。
该算法基于形态学重建和过滤改进FCM算法，首先定义一个多尺度形态学梯度重构（Multiscale Morphological Gradient Reconstruction，MMGR）操作，经过WT获得一个轮廓精确的超像素图像；接着，在获得的超像素图像的基础上，对每个超像素区域内所有像素颜色求平均，以此作为每个超像素区域的颜色，进而可以计算出超像素图像的颜色直方图；最后，利用直方图参数对超像素图像进行模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering，FCM），得到最终的分割结果。
整个算法框架如图1所示。
总的来说，FRFCM方法的主要目标是通过形态学重建和过滤技术改进FCM算法，以实现快速、鲁棒的彩色图像聚类分割。
一种基于DFC聚类算法的图像分割方法
一种基于DFC聚类算法的图像分割方法康海源【摘要】图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视.图像分割的方法和种类很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像.目前,图像分割的方法层出不穷.其中,最具代表性的图像分割算法是基于FCM聚类算法的图像分割方法.然而FCM聚类算法从理论上来说存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点,因而限制了这种方法的应用.针对其不足,本文将FCM聚类算法引入到图像分割方法中.数值实验结果显示:新方法分割图像的效果是良好的.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2010(000)011【总页数】4页(P15-18)【关键词】图像分割;FCM聚类算法;FCM聚类算法【作者】康海源【作者单位】中北大学,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】O2440 引言图像分割是图像处理的基础，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
近年来，图像分割的方法层出不穷。
其中，最具代表性的图像分割算法是基于FCM的图像分割方法[1]。
传统的FCM聚类算法应用于图像分割时，由于图像本身所含有的数据量很大，因此迭代运算的收敛速度一般较慢，同时由于随机初始化聚类中心，聚类的效果也会受到影响,因而限制了这种方法的应用[2]。
针对其不足，国内外已有很多学者提出了许多快速FCM聚类算法，或者融合其它新方法来提高图像分割性能，比如结合直方图的方法、结合金字塔的方法等[3]。
本文将DFC聚类算法引入到图像分割方法中,从理论上来说，既克服了FCM聚类算法存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点，又继承了FCM聚类算法应用性强的特点，因为DFC聚类算法是一种基于密度和网格的模糊聚类方法。
数值实验结果显示：该方法分割图像的效果是良好的。
1 DFC聚类算法DFC方法是一种基于密度和网格思想的模糊聚类算法。
该方法由定义网格步，初始聚类步及合并子类步3步组成。
模糊聚类的图像分割
实验一 模糊聚类的图像分割一．实验目的通过模糊C-均值（FCM ）聚类实现图像的分割，实现4聚类的扩展。
二．算法描述每一个图像的每个像素都有一个信息值，而图像处理就是对这些数值进行一定的处理。
FCM 聚类同样也是这样进行图像分割的。
FCM 聚类算法的目标函数为： ∑∑===),()(),(min211i j mij C i Nj m z x d u Z U J （1-1）ij u 和i z 的更新等式为：⎪⎩⎪⎨⎧∑∑∑-====⋯==)1/(2111)),(/),((1),2,1(,)(/)(m k j i j Ck ij m ij N j j m ij Nj i z x d z x d u C i u x u z （1-2）对于每一个模糊隶属度，由m ∈（1，∞）控制模糊度的权重指数；||||),(2i j i j z x z x d -=为相似性测度。
变量说明：P 数据样本维数（灰度图像时为1）； N 像素点数目；i x 像素i 特征（灰度图像时，表示灰度值）；C 图像分割类别数iju 像素点i 属于第j 类的隶属度； iz 第i 类聚类中心三．算法步骤算法流程图如下：开始设置ε=0.0001m=2T=20m初始化模糊聚类中心cc1=8;cc2=100;cc3=200;cc4=150;更新模糊划分矩阵U{u}和聚类中心ijZ={z}c|J(t)-J(t-1)|<εt=t+1且c>m T由所得U={u}得到ij各像素点分类结果结束步骤如下：Step1：设置目标函数精度ε，模糊指数m（m通常取2），最大迭代次数T；mStep2：初始化模糊聚类中心z；iStep3：由式（1-2）更新模糊划分矩阵U{u}和聚类中心Z={c z}；ijStep4：若|J(t)-J(t-1)|<ε或c>T则结束聚类；否则，t←t+1m并转Step3；Step5：由所得U={u}得到各像素点分类结果。
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一种基于DFC聚类算法的图像分割方法康海源（中北大学 山西 太原 030051）摘 要: 图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。
图像分割的方法和种类很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。
目前，图像分割的方法层出不穷。
其中，最具代表性的图像分割算法是基于FCM聚类算法的图像分割方法。
然而FCM聚类算法从理论上来说存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点，因而限制了这种方法的应用。
针对其不足，本文将FCM聚类算法引入到图像分割方法中。
数值实验结果显示：新方法分割图像的效果是良好的。
关键词: 图像分割；FCM聚类算法；FCM聚类算法中图分类号: 0244文献标识码：ADFC-based clustering algorithm for imagesegmentationKang Haiyuan（The north university of China Shanxi Taiyuan 030051）Abstract: Image segmentation is an important technology that is received widespread attention in theoretical research and practical application.There are many image segmentation methods.Some partition operation can be directly applied in any image,while others can be only applied to particular categories of image.At present, image segmentation methods is an endless stream. Among them,the most representative algorithm of image segmentation is based on FCM algorithm for image segmentation.However,theoretically, FCMclustering algorithm exist shortcomings of nonautomatically determined clustering sorts and enormous computation cost.Therefore,this approach is limited in image segmentation. For its shortage, DFC method is introduced to image segmentation in this paper.Numerical experimental results show that the effect of image segmentation based on DFC method is better.Keywords: image segmentation; FCM algorithm; DFC method0 引言图像分割是图像处理的基础，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
近年来，图像分割的方法层出不穷。
其中，最具代表性的图像分割算法是基于FCM的图像分割方法[1]。
传统的FCM聚类算法应用于图像分割时，由于图像本身所含有的数据量很大，因此迭代运算的收敛速度一般较慢，同时由于随机初始化聚类中心，聚类的效果也会受到影响,因而限制了这种方法的应用[2]。
针对其不足，国内外已有很多学者提出了许多快速FCM聚类算法，或者融合其它新方法来提高图像分割性能，比如结合直方图的方法、结合金字塔的方法等[3]。
本文将DFC聚类算法引入到图像分割方法中,从理论上来说，既克服了FCM聚类算法存在着聚类数目无法自动确定及运算的开销太大的缺点，又继承了FCM聚类算法应用性强的特点，因为DFC聚类算法是一种基于密度和网格的模糊聚类方法。
数值实验结果显示：该方法分割图像的效果是良好的。
1 DFC聚类算法DFC方法是一种基于密度和网格思想的模糊聚类算法。
该方法由定义网格步，初始聚类步及合并子类步3步组成。
1.1 基本概念定义 1网格：数据空间量化后所得到的最小单元格。
定义 2网格密度：网格所包含的数据点的数目。
定义 3密度图：元素为网格密度的矩阵。
定义 4递减密度路径：若存在一个连续的网格序列k eee,,,21K满足以下条件：（1）i e和1+i e相邻，其中1,,1−=ki K；（2）网格ie的密度不小于网格1+i e的密度，其中1,,1−=ki K；（3）网格i e的密度大于0，其中ki,,1K=，则称这个网格序列为一个递减密度路径。
定义 5共享网格：同时属于两条或两条以上递减密度路径的网格。
定义 6子类：存在一定数量共享网格的类。
定义 7主导网格：递减密度路径中密度最大的起始网格。
定义 8网格隶属度：递减密度路径中网格密度与主导网格密度之比。
定义 9数据点隶属度：数据点所属网格的隶属度。
定义10类信息量：类j C所属递减密度路径中的网格平均隶属度。
它由下述公式给出：（1）这里N是类j C所属递减密度路径中的网格数。
q为正整数，一般取值为2。
为递减密度路径中网格i x的隶属度。
定义 11类不确定度：它定义为()XUncjC =（2）定义 12类信息系数：它凭借类信息量和不确定度来评估聚类的质量，定义为：（3）显然由 （3）可以得到：类信息量越大，不确定度越小，类信息系数就越大，聚类的质量就越好[4-6]。
1.2 性质（1） 一个网格可能以不同的隶属度属于不同的递减密度路径；（2）一个主导网格主导且仅能主导一个递减密()()()qNiiCCxNXDoBjj∑==11()iCxj()()()i CiNiCxxN jj21log1∑=−()()()XUncXDoBInfoCoefjjjCCC−⋅=1度路径；（3） 递减密度路径中主导网格的隶属度为1；（4） 网格隶属度小于或等于1；（5） 共享网格的隶属度之和不一定为1[7-8]。
1.3 DFC聚类算法如上所述，DFC聚类算法主要由定义网格步，初始聚类步及合并子类步这3步构成。
具体方法如下：1)定义网格步：空间量化并定义合适的密度图。
在这一步中，关键的技术是定义合适的网格。
如果网格步长定义得太大，那么DFC算法有可能将本来是两个类的数据集聚为一个类。
如果网格步长定义得太小，那么DFC方法会在初始聚类步中产生大量的子类，不利于类的合并。
目前，还没有标准的方法来定义网格步长，但是可以考虑提出一些具有启发式的方法。
本文采用基于数据点的distk−图表定义方法。
对于给定的k而言（二维数据k取为4，三维数据k取为6），数据点的distk−指的是该数据点到它的第k个最近邻点的距离,那么网格的步长则取为所有数据点当中最小的distk−，该算法这样来定义网格是为了能够有效地去除噪声点。
2)初始聚类步：发现递减密度路径。
在这一步中，DFC算法定义了初始类，每一个递减密度路径对应于一个初始类。
具体方法如下：（a）对于未知数据集定义密度图；（b） 选择不属于任何类的密度最大的网格；（c）找到该网格所主导的类并确定网格隶属度；（d） 转到（b）重复进行操作，直到没有网格可选择为止。
3）合并子类步：为了使聚类的质量达到最优，尽可能地合并子类。
初始聚类步定义的类并不总是最优的。
因为初始类的定义是基于密度分布标准的，所以会产生大量的共享一定数量网格的类。
事实上，这些类是数据集真实类的子类，因此需要以一定的标准将这些子类合并。
DFC聚类算法以类信息系数作为判断合并后的子类质量优劣的标准。
类信息系数越大，子类合并后的质量就越好。
DFC方法通过使用爬山算法将子类两两合并。
具体过程如下：（a） 计算初始类的类信息系数；（b） 发现类信息系数最小的子类；（c） 找到与这个子类相交的类信息系数最小的子类，将它们合并，并计算合并后的新类的类信息系数；（d）转到（c）重复进行操作，直到没有可以合并的子类为止；（e） 转到（b）重复进行操作，直到没有可选的子类为止。
2 DFC图像分割算法介绍了DFC聚类算法之后，下面给出DFC图像分割算法的主要步骤：（1） 输入一幅图像；（2）将输入图像转化为灰度图像；（3） 根据不同的灰度级分别将图像中像素的位置信息取为样本点；（4） 在不同的灰度级别下分别采用DFC方法对样本点聚类；（5） 在不同的灰度级别下分别将所得到的簇中的数据点输出并图示。
3 实验结果分析图1所示的是一幅bmp文件格式的灰度图像，本文将它作为输入图像。
通过对输入图像进行处理，将其转化为灰度图像，然后将处理后的灰度图像的灰度值低于2的像素取为样本点。
最后采用DFC 方法对这些样本点进行聚类，将所得到的簇中的数据点输出如图1所示。
图1 输入图像图2所显示的是采用DFC 方法分割该图像后的效果图。
数值实验结果显示：该方法分割图像的效果是良好的。
图2 DFC 分割效果图4 结论DFC 方法是一种基于密度和网格的聚类算法。
实验结果显示，采用该方法进行图像分割的效果是良好的。
然而对于该方法而言，网格的定义是关键，因为网格定义的合适与否会直接影响到图像的去噪。
因此，在应用此方法对图像进行分割时，需要考虑适合数据集的网格定义方法。
参考文献[1] 丁震，胡钟山．FCM 算法用于灰度图像分割的研究[J]．电子学报，1997，25(5)：39-43.[2] 丁震，胡钟山，杨静宇，唐振民，邬永革.一种适用于灰度图像分割的快速 FCM 算法[J].模式识别与人工智能,1997,10(2),133-139.[3] 柯丹群，王和春，宫迅凯．CT 图像的模糊聚类分割[J].吉林大学自然科学学报，1991．[4] 胡泱，陈刚．一种有效的基于网格和密度的聚类分析算法[J]．计算机应用，2003，23(12)：64-67．[5] C.W.Tao:Unsupervised fuzzy clustering with multi-center clusters[J]. Fuzzy Sets and Systems archive.Vol.128,pp.305-322,2002.[6] Ester M.,Kriegel H.-P.,Sander J.,Xu X.:A Density-BasedAlgorithm For Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise[C]. Proc.2nd Int.Conf.on Knowledge Dis-covery and Data Mining,Portland 1996.[7] J.Hall，M.Knmber.Data Mining ：Concept and Techniques[D].Morgan Knufmaan，2001.[8] 张惟皎，刘春煌，李芳玉.聚类质量的评价方法[J].计算机工程，2005，31(20)：10-12.作者简介：康海源，中北大学数学系在读硕士研究生，主要研究方向为聚类分析及图像处理方面的研究。