基于模糊聚类的图像分割算法分析

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1、重庆人学硕+学位论文图1．1图像分割的重要性Fig．1．1Theimportanceofimagesegmentation从图中可以看出，图像分割是联系图像预处理到图像识别分析的纽带，只有实现好了图像分割，才能使得更高层的图像识别和图像分析成为可能【4J。图像分割作为图像处理和计算机视觉中的一个重要环节，从上个世纪中期起，就吸引了很多学者的关注[5]，对它的研究工作也在如火如荼的进行中，大体上经历了人工分割、半自动化分割、自动分割三个发展阶段∞J，提出的分割算法也已数以千计，但是仍然没有得到通用的理论和算法，现有的分割算法都是为解决某一特定问题而提出的。为了研究适合于一般图

2、像的分割方法，人们在实现分割时丌始考虑图像的综合特征，因此，图像分割的发展具有以下特点【7J：①多种分割方法相结合。例如本文中提出的分割方法，首先可以先将一幅图像进行分水岭分割，再比较分割后各个小区域的某种特性，按照一定的准则利用模糊C一均值聚类图像分割方法对相似区域进行聚类，充分利用了先分后聚的思想，实现了图像的快速有效分割。②人工智能技术的应用。现有的图像分割方法大都是为解决某一特定的问题而提出的，没有通用的理论和算法，并且没有充分利用图像的所有信息，缺乏智能性，人工智能技术的引入可以很好的解决这一问题。③人工交互的分割方法。现在的计算机在“观察”图像时都不可能达到人眼

3、的观察能力，因为人眼在观察时借助了大量的先验知识，所以人工交互的分割方法也成为人们研究的一个重要方向。现有的图像分割方法可以分为两大类：经典的图像分割和利用其他理论的图像分割，其中经典的图像分割方法有基于区域生长的、基于阈值的和基于边缘检测的等等；利用其他理论的图像分割方法有结合模糊聚类的和结合图论的等等，下一章将对这些典型的图像分割方法加以介绍。1．3论文的主要创新内容由于图像在成像过程中，不可避免的会受到各种不良因素的影响，使图像自蓄蓠寸南重庆人学硕+学位论文身存在许多不确定性和模糊性，而模糊理论恰好能很好的描述图像的这一特性。模糊C一均值(FCM)聚类图像分割方法作为

4、基于模糊理论的图像分割方法得到专家和学者的密切关注‘81，对其的研究也一直在进行中，但是模糊C一均值(FCM)聚类算法也存在着一定的不足，它易受初始聚类中心的影响，从而使算法容易收敛到局部极小值，最终影响图像的分割；聚类数目没有较好的选择方法，如果聚类数目选择不准确可能会使图像出现无意义分割；未考虑像素邻域信息，容易造成图像边缘分割不精确；在大量数据集的情况下，比如说遥感图像、医学图像等，模糊C一均值(FCM)聚类算法的反复迭代就会造成算法耗时过长。本文在深入分析了经典的模糊C一均值聚类算法后，针对该算法中的缺陷进行了改进。第一种改进方法：利用分水岭进行了预分割，从而减少了

5、数据量，加快了FCM运算速度；利用粒子群的全局寻优、性能稳定的特点，确定了较为准确的初始聚类中心；并在此基础上充分利用了邻域信息，提出了一个新的包含区域内部信息在内的聚类目标函数。第二种改进方法：考虑到聚类数目对模糊C一均值聚类算法的影响，给出了一种确定最优聚类数目的方法。引进聚类有效性指标在聚类数目的取值范围内进行搜索，找出最有效的聚类指标所对应的聚类数目，该聚类数目即为所求。实验表明：这两种改进方法均提高了图像分割的精度和速度，通过具体实验验证了本文算法的合理性。文章的内容分为五个章节，具体安排如下：第一章介绍了文章的研究意义及发展现状，给出了文章的主要内容和结构安排。

6、第二章介绍了基础的图像分割理论及其方法。包括图像分割的概念以及图像分割的基本方法。第三章首先介绍了本文用到的基础理论知识、原始算法等等。其中详细介绍了模糊C一均值(FCM)聚类算法和粒子群(PSO)算法。而后指出了模糊C一均值聚类图像分割算法存在的缺点，并且给出了人们对其研究的重点之处。第四章提出了基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法。首先利用分水岭进行了预分割，加快了FCM分割速度；利用粒子群的全局寻优、性能稳定的特点，确定了较为准确的初始聚类中心；并在此基础上充分利用了区域面积和区域方差信息，提出了一个包含区域面积和区域方差的新距离。通过与传统的模糊C一均值聚类算法进

7、行比较来说明此算法在图像分割速度和效果方面均具有优越性。第五章考虑到聚类数目对模糊C一均值聚类算法的影响，在第四章的基础上提出了一种确定最优聚类数目的新方法，通过迭代找出最佳聚类有效性指标，从而确定最优聚类数目，实现图像的自适应分割。第六章总结了本文的研究内容，展望了今后的研究热点。重庆人学硕十学位论文1绪论1．4本章小结本章首先介绍了图像分割的研究背景和意义，其次介绍了图像分割的发展现状，最后介绍了本文的研究内容，给出了文章的组织框架。4重庆人学硕士学位论文2图像分割的基本理论2．1图像分割的概念图像分割[9]是