MATLAB环境下基于偏置场校正的改进模糊c-均值聚类图像分割算法将偏置场校正引入FCM算法,提出一种偏置场校正的改进模糊c-均值聚类图像分割算法,运行环境为MATLAB R2018A。部分代码如下: Load the data DATA - 哥廷根数学学派于20240303发布在抖音,已经收获了5537个喜欢
以图像分割为研究内容,分析了图像的空频域特征,并在此基础之上提出了一种基于模糊局部信息C均值聚类的分割算法.由于FLICM算法充分利用局部空间信息和局部灰度信息,能够很好地描述模糊性,对于边界不清晰的太赫兹图像有很好地效果.采用不同成像条件下的多类太赫兹图像进行实验,结果表明此方法能够很好地克服边缘模糊,随机噪声,...
1 简介 针对传统的模糊C-均值(FCM)算法没有考虑图像像素的空间邻域信息,对噪声敏感,算法收敛较慢等问题,该文提出一种抑制式非局部空间直觉模糊C-均值图像分割算法。首先,通过计算像素的非局部空间信息提高抗噪能力,克服传统的FCM算法只考虑图像单个像素的灰度特征信息的缺陷,提高分割精度。其次,根据直觉模糊集理论,通...
在图像分割研究中,针对模糊C均值(FCM)聚类算法聚类个数难于确定,搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,把蚁群算法与FCM聚类算法有机结合,提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割算法.该算法首先利用蚁群算法全局性和鲁棒性的优点,得到聚类中心和聚类个数,再将其作为模糊C均值聚类的初始聚类中心和聚类个数,弥补了传...
本文针对人脑CT图像的出血病灶区域,提出了一种改进的模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法进行颅脑内出血病灶的分割.首先对颅脑CT图像进行预分割,通过左右扫描算法和中值滤波算法将颅内结构从源CT图像中提取出来;然后对预分割而得到的颅内结构,利用在目标函数和隶属度函数中分别添加空间信息的改进FCM聚类算法进行出血病灶...
模糊C均值聚类(FCM)算法是一种基于非监督聚类算法。样本加权模糊C均值聚类(WFCM)算法是FCM算法的改进,该算法能够明显提高收敛速度和聚类的准确性。无论是FCM算法还是WFCM算法,对噪声都相对敏感,而且聚类数目仍然需要人工确定。在此提出一种改进算法,首先通过偏微分方程(PDE)降噪算法对原始脑MRI医学图像进行处理;其次利...