本文關(guān)鍵詞：高性能魯棒模糊聚類分割算法研究

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【摘要】：圖像分割作為圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺的基本問題之一,是實(shí)現(xiàn)工程上從圖像處理到圖像分析,進(jìn)而完成圖像理解的關(guān)鍵一環(huán)。圖像分割的好壞對(duì)圖像理解有及其重要的影響,分割出的區(qū)域可以作為后續(xù)特征提取的目標(biāo)對(duì)象。目前,圖像分割的研究涉及計(jì)算機(jī)科學(xué),模式識(shí)別,機(jī)器學(xué)習(xí),心理,人工智能,通信傳輸?shù)?其產(chǎn)生的新成果在極大程度上推動(dòng)著相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。圖像分割的方法和種類很多,其中模糊C均值聚類算法(FuzzyC-means clustering algorithm,FCM)是應(yīng)用最為廣泛的算法。傳統(tǒng)的FCM算法建立在傳統(tǒng)模糊集上并采用歐氏距離建立目標(biāo)函數(shù),并且算法未考慮像素的空間鄰域信息,易受異常值影響,在分類質(zhì)量上存在缺陷,并且該算法對(duì)于圖像中的噪聲較敏感,聚類效果不佳。目前有很多學(xué)者提出了改進(jìn)算法,以提高算法的魯棒性,從而使算法具有更好的分割效果,如核模糊C均值聚類算法(Kernel fuzzy C-means clustering algorithm,KFCM),通過將輸入空間的樣本映射到高維特征空間進(jìn)行聚類,此方法聚類效果更好,收斂速度更快;基于空間信息的模糊C均值聚類算法(Spatial fuzzy C-means clustering algorithm,FCM_S)和核空間鄰域信息模糊 C 均值聚類算法(Kernel spatial fuzzy C-means clustering algorithm,KFCM_S),將圖像的鄰域信息引入到聚類目標(biāo)函數(shù),每一次迭代計(jì)算將隸屬度和聚類中心融入了樣本鄰域信息,消除噪聲影響。為了更好的提高噪聲干擾圖像的魯棒性,本文提出核空間隱馬爾可夫隨機(jī)場FCM算法、核空間自適應(yīng)非局部均值魯棒分割算法和基于特征選擇的FCM算法。本文的主要工作陳述如下:1、介紹模糊集理論、FCM算法、KFCM算法,分析FCM聚類分割算法對(duì)圖像進(jìn)行聚類分割時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)分、誤分所導(dǎo)致的圖像分割不清晰的不足。結(jié)合隱馬爾可夫隨機(jī)場模型(Hidden Markov random field model,HMRF),并將算法推廣到核空間,提出了核空間隱馬爾可夫FCM算法,以概率來描述圖像像素之間的空間信息,并且對(duì)于隸屬度函數(shù)通過引入先驗(yàn)概率函數(shù)進(jìn)行隱馬爾可夫優(yōu)化,從而獲得最優(yōu)解逼近的隸屬度并對(duì)其最大化來獲取分割標(biāo)記,充分考慮圖像的隨機(jī)性,使像素樣本聚類更為準(zhǔn)確、魯棒性更好。2、將非局部鄰域信息嵌入FCM分割算法,對(duì)算法的抗噪性能進(jìn)一步的改善,但是,由于非局部均值濾波參數(shù)是固定的,該算法對(duì)不同強(qiáng)度噪聲干擾圖像的分割缺乏普適性。針對(duì)不同強(qiáng)度噪聲的干擾選擇合適的濾波程度參數(shù),以此來提高算法的抗噪聲干擾性能,本文提出核空間自適應(yīng)非局部均值魯棒分割算法。相比FCM、KFCM、FCM_S、KFCM_S評(píng)價(jià)指標(biāo)PSNR值,本文算法比其它幾種改進(jìn)算法提高了至少1-2db。本文算法得到的圖像聚類分割結(jié)果更穩(wěn)定、分割區(qū)域的一 致性更好、抗噪魯棒性更強(qiáng),滿足噪聲圖像分割的需要。3、針對(duì)傳統(tǒng)的模糊C均值聚類算法是一種無監(jiān)督的方法,沒有對(duì)訓(xùn)練集預(yù)先標(biāo)上類別,不能準(zhǔn)確確定哪些數(shù)據(jù)是有用的,哪些數(shù)據(jù)是沒用的,從而不能得到準(zhǔn)確的分類。融合特征顯著性概念及其標(biāo)記選擇方法,提出了基于特征選擇FCM算法。通過對(duì)圖像樣本數(shù)據(jù)的特征選擇有效提高算法的分類性能,從而提高算法的抗噪聲性能,以滿足含噪聲圖像分割的需要。
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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