遗传模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

将一种改进的遗传模糊c-均值聚类(GFGA)算法应用到图像的边缘检测中.我们将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点的灰度值经过Robert算子、Sobel算子和Prewitt算子处理构成它的特性向量,形成具有三维特征的数据集,然后对这个数据集应用遗传模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.实验结果表明,这种混合算法能得到很好的边缘效果,并且得到的结果无需再细化处理,提高了边缘定位的精度.     

直肠癌淋巴结转移的智能诊断研究

基于数字图像处理与机器学习等技术,对直肠癌淋巴结转移情况的诊断问题进行了研究,将肿瘤诊断分解成肿瘤区域提取的图像分割问题与肿瘤区域诊断的图像分类问题.首先,针对肿瘤区域提取的问题,根据直肠肿瘤CT图像的特点,提出了一种结合聚类和水平集方法的图像分割算法,其结果的Dice系数达到0.895 4±0.051 2,与专业医生人工提取的结果相比具有较高的相似度.然后,使用传统特征提取的方法,针对直肠癌淋巴结是否转移的问题,对肿瘤区域的CT图像进行了分类.实验结果表明,肿瘤的灰度特征与其淋巴结转移情况关联性最高,并且使用PCA降维得到的分类效果最优.最后,本文还使用深度学习方法对肿瘤图像进行了分类.本文使用AlexNet网络模型并采用迁移学习的方法进行训练,实验表明,该方法的效果优于传统方法,其F1-Score达到了0.771 9.     

几种典型数据类型的谱聚类方法研究

主要针对几种典型数据的多流形结构分析问题进行了研究.综合分析多种谱聚类算法优缺点,以谱多流形聚类算法为主线,结合实验结果对多种谱聚类算法进行了分析,最后针对数据空间密度不均匀的情况对谱多流形聚类算法进行了一定的改进,提出了一种基于自适应近邻值的谱多流形聚类算法,并通过实验证明其达到了混合多流形聚类的目的.     

一种基于模糊聚类的区间值属性约简算法

针对区间值信息系统基于粗糙集理论提出一种新的属性约简算法:首先计算同一属性下对象间的相似度,然后通过合取算子计算出所有属性下对象之间的相似度矩阵,再用模糊聚类中的传递闭包算子得到等价矩阵,将区间值信息系统转化为具有等价关系的信息系统并且进行约简,从而得到λ-核,同时给出了该算法的复杂度.最后通过一个实例表明这种算法的有效性和合理性.     

与一般相似度函数相关的谱聚类的收敛性

谱聚类算法由与相似度函数相关的图Laplace 算子的特征函数产生. 本文证明与一般相似度函数相关的谱聚类算法的收敛性, 并使用覆盖数方法对收敛性给出量化估计. 当相似度函数是欧氏空间子集上一个Lipschitz s > 0 函数时, O(√log(n + 1)/√n) 形式的收敛率得到证实. 我们同时指出一个相应函数集的覆盖数的增长可以表现任意差.     

一种改进的混沌序列产生方法

根据灰度图像的二维直方图的特点,在已有的二维Arnold混沌系统的基础上,结合Bernstein形式的Bézier曲线的生成算法,给出了一种基于生成Bézier曲线的de Casteljau算法构造伪随机序列的方法,实验结果表明生成的二维序列不仅具有伪随机性,而且还具有在近似圆盘中随机分布的性质,这使得该伪随机序列更适合对灰度图像的二维灰度直方图进行基于混沌优化的图像分割.在此基础上,给出了一种基于混沌优化的二维最大熵的灰度图像分割算法,该算法对于含噪图像取得了良好的分割效果.     

低秩表示实现鲁棒的CT和MR图像分割

由于图像中的噪声和复杂性,传统的图像分割方法并不总是能够捕捉到所有细节,即可能会忽略相邻像素的属性或者将图像的不同部分合并在一起.为了充分利用可用信息,利用低秩表示(LRR)和鲁棒主成分分析(RPCA)模型的优点,提出了一种新的图像分割方法,通过模糊c均值(FCM)方法对低秩亲和矩阵进行聚类来获得分割结果.在整个方法中,低秩分量是图像的主要信息,是通过求解RPCA模型获得的,而亲和矩阵表示全局结构,则是通过求解LRR模型获得的.在实验部分,使用计算机断层扫描(CT)图像分割来评估本文方法,结果显示在准确性和鲁棒性方面都有了显著改进.与现有一些算法相比,本文算法对异常值更加鲁棒,并尽可能地保留了图像的细节信息.     

基于改进量子遗传优化的模糊C均值聚类图像分割

针对模糊C均值聚类算法对初始聚类中心值敏感和抗噪声能力差的问题,提出一种基于改进的量子遗传优化初始聚类中心的算法,改进双链编码的量子遗传算法增加了全局搜索能力,改变传统的FCM算法计算迭代慢和易陷入局部极值的问题.同时引入空间邻域信息,利用加权隶属度矩阵建立适应度函数来改善对噪声的鲁棒性,实验结果表明,算法具有很好的分割效果和较强的抗噪能力.     

基于微分进化算法的FCM图像分割算法

为提高模糊C均值(FCM)算法的自动化程度,提出基于微分进化算法的FCM图像分割算法(DEFCM),利用微分进化算法全局性和鲁棒性的特点自动确定分类数和初始聚类中心,再将其作为模糊c均值聚类的初始聚类中心,弥补FCM算法的不足.实验表明该算法不仅能够正确地对图像分类,而且能获得较好的图像分割效果和质量.     

手部软组织红外热像图处理与K-L变换分析

首先对手部软组织的红外热像图进行图像处理,包括灰度化、降噪、增强、分割,其中图像分割采用Otsu算法选择适当的阈值,从而将目标图像与背景分割.然后将处理后图像的像素值代入K-L变换,得到样本的特征空间,将所有样本都投影到该特征空间得到投影系数.最后利用欧式距离公式,最终判断手部软组织的病变情况.