论文研究-基于Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法.pdf

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针对局部空间信息的模糊C-均值算法中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标志的问题,提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)。在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息,根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重,并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明,NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性,并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性,同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度,结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点,提出基于Canopy聚类与非局部空间信息
2202 汁算机应用研究 第36卷 算法 其中:Q表示搜索窗口内所有像索点的个数。 3.1人工合成图像分割实验 由于使用相似度函数计算权重参数,而相似度函数取决于 实验首先围绕人T合成图像进行,总数为一张,添加的高 参数h的值,而h又与噪声的标准差成正比,所以当噪声污柒斯以及椒盐噪声强度有差异。对比分析图像分割算法的抗噪 程度较小时,h的值将会很小,同时权重参数a也会很小,此声能力,一般采用分割准确性(S4)指标来衡量其好坏。SA是 时主要考虑局部空间信息的影响;反之,当噪声污染程度较人指正确分类的像素点占总分割像素点的百分比,代表图像分割 时,非局部空间信息对中心像素点聚类的影响较大。因此根据精度,定义为 自适应参数h,局部和非局部空间信息可以合理地得到利用。 A;∩C SA=∑ (20 本文用高斯核距离代替 WFLICM算法中传统的欧氏距 ∑C 离。本文提出 NLWFLICM算法, NWFLICM的目标函数如下:其中:c为分割的类数;2是指算法分割到第i类的像索点;C (1-a)∑ (1-l5)m|中(x)-()‖2+ 是指图像中属于第i类的像素点集。 图2为四种分割算法在第张人T合成图像中添加均值 2.S(x,x1)1中(x)-中() (15) 为0、方差为0.02高斯噪声后的分割结果。从分割结果可以 其中:|(x)-中(n2)m2在 NLW FLICM算法中表示高维特看出, KFLICM和 Canopy-FCM算法的分割图受噪声影响非常 征空间中定义的距离,(·)则表示低维到高维空间的映射。严重; WFLICM算法能够消除一定的噪声; Canopy-NLW FLICM 算法在去噪声和保持边缘细节上表现最好,几乎不受噪声影 响,表现出了较强的去噪能力。 (φ(x;)-(v;))-(x;)(x;)-Φ(v,)(x;) )"匝(n)+Φ()中(n) )+K(,)-2K(x1,1) (16) NLW FLICM算法中核函数使用的是高斯核函数 K(x, y) ‖x-y‖l (17) (a原始图像 (b)噪声图像 () KFLICM分割图 于是,由利用拉格朗日乘子法得到隶属度更新公式为 (18) (2-2×k( ∑}=1(uk(x,n)x) (19) dWFLICM分割图 ( e Canopy-FCM分割图 Canopy- LWFLICM分割图 图2第一张合戌图象分割实验 22 Canopy-NLWFLICM算法 基于图3可以看到,随着高斯噪声强度越来越大,在这种 NLWFLICM算法解决了图像局部空间信息被噪声污染导情况下,对比算法会有着越来越低的S4值,而本文改进的两种 致图像分割精度卜降和分割错误的冋题,但算法在收敛速度和算法分割精度变化最小,基本上保持在99%以上。SA数据说 算法复杂度上与传统FCM算法一样依赖初始中心点的选取,明 Canopy- NLWFLICM算法比 KFLICM、 WFLICM和 Canopy 从而导致算法复杂度扃、收敛速度慢等缺点。为此本文在NL-FCM去噪效果更具鲁棒性。 WFLICM算法聚类前用 Canopy算法先对图像进行预处理,得 到粗聚类中心,提出 Canopy- NLWFLICM算法,降低了算法复杂 度,提高」棗类牧敛速度 Canopy- NLWFLICM算法描述如下 95 a)选定聚类数目c、模糊指数m、邻域窗凵N、搜索窗凵 O1、最大迭代次数T和阙值e、T1和T2 92 b)用 Canopy算法得到聚类初始中心; avom-MLWFLIl c)利用式(4)计算va、式(11)计算S(x,x); 00.01)0,0.02)(00.03)(0,0.035)0,0.04) d)利用式(15)计算G; 高斯噪声 e)利用式(18)计算隶属度矩阵U,利用式(19)计算聚类 图3四种算法在第张合成图像上的分割精度 中心V; 第二张合成图像分四类共244×244个像素点,图4是四 f)根据当前V和U计算目标函数式(8)的值。若迭代次种算法在第二张图像受密度为0.15的椒盐噪声污染后的分割 数大于7或者相邻内次目标函数值差的绝对值小于丁阈值,则结果。 WFLICM算法受噪声影响非常严重,分割图上留有大量 算法停止;否则,令t=t+1,转b)。 的噪声点; Canopy- NLWFLICM算法去椒盐噪声能力最强,分割 3实验结果与分析 结果图没有明显噪声点。 基于图5可以看到,随着椒盐噪声强度越来越大,在这情况 为了测试本文提出的Capy- NLWFLICM算法图像分割性下,对比算法会有着越来越低的S值,而本文改进的两种算法分 能,分别在人工合成图像和自然图像上进行对比实验。实验运割精度变化最小,其他两种算法的分割精度SA明显下降,Capy 行环境是ⅥATAB2014b。以卜实验中设定模糊指数m=2, NLWFLI(M算法精度下降幅度最小。S数据说明 Canopy-NLW 迭代阈值∞=0.001,最大迭代次数T=500,N,为3×3邻域,,HLCM算法较其他三种算法有着更好的椒盐噪声能力 为11×11的搜索窗口。为说明 Canopy-NLW FLICM算法的分 第三张合成图像分四类共256×256个像素点。图6为四 割有效性,本文用 KFLICM、 WFLICM和 Canopy-FCM作为比铰种算法在第三张图像添加均值为0、方差为0.02高斯噪声后 第7期 陈凯,等:基于 Canopy聚类的噪声自适应模糊C-均值算法 2203 的分割结果。 KFLICM算法受噪声影响严重,分割图上留有人 量的噪声点; Canopy- NLWFLICM算法去椒盐嗓声能力最强, SM_(2k+C1)(210+C2)(o2+C) (x2+y2+G1)(v2+a2+C2)(0,0,+G3)(21) Canopy- NLW FLICM算法的分割结果图几乎和原图像一致。 其中:C1=(k1L)2,C2=(2L)2,C3=2;K1=0.01,K2= 0.03,L=255。平均值和方差的计算公式如下: X(i,j) Xn i= (a原始图像 (b)喚声图像 (c) KFLICM分掣图 ∑(x(i,j)-x) (23) nxn一 此外实验采用欠分割率(UR)对分割结果进行评价。 UR R+O OWFLICM分割图( ei Canopy-FCM分割疼 Canopy- SLWFLICM分割图 图4第二张合成图像分割实验 其中:U、表示本应该包含在分割结果中实际却不在分割结果 中的像素点个数;R.表示埋论分割图像中像索点个数;O,表示 不应该包含在分割图像中的像素点个数。 第一张自然图像大小为173×173,图8给出了四种算法 在第一张图像添加椒盐(0.10)噪声后的分割结果。从第一张 95 自然图像分割效果图明显可以看出,WFICⅥ算法出现了分割 4g2 错误, Canopy-FCM和 KFLICⅥ算法边缘分割不够清晰,嗓点 CRFLIY-NLWLICN 明显;而 Canopy- NLWFLICM算法分割图最接近原图。 0,10)(0.15)(0,20)(0,25)0.30(0,35 椒盐噪声 图5四种算法在第二张合成图像上的分割精度 孕命 (a)原始图像 (b噪声图像 (c) KFLICM分割图 (a)原始图像 ()噪声图像 (c) KFLICM分割图 ( d)WFLICM分笥图 ( e Canopy-FCM分割图 Canopy-NLWFLICM分割图 图8第一张白然图像分割实验 表1给出了四种算法分割结果图与第一张自然图像问的 结构相似性。SIM的数据说明 Canopy- NLWFLICM分割图与 ) WFLICM分割图 Canopy-FCM分图9 Canopy.NLWFLICM分割图原图结构上最相似。 图6第一水合成冬像分割实验 表1四种算法分割图与第一张白然图像间的结构相似性< 基于图7可以看到,随着高斯噪声强度越来越人,在这种噪 KFI.ICM WFIICM Canopy-FCM Canopy-NIWFL ICM 情况卜,对比算法会有着越来越低的S4值,而本文改进的两种椒盐(0.10)0.95150.94280.9503 0.9769 算法分割精度变化最小,其他三种算法的分割精度SA明显下椒盐(0.15)0.94830.93460.9369 0.9722 降, Canopy- NLWFLICM算法精度卜降幅度最小。S4数据说明盐(0.20)0.93010.9243 0.9274 0.9682 本文改进的算法较其他三种算法去噪能力更强。 表2给出了四种算法在第一张自然图像上的欠分割率,数 据说明 Canopy- NLWFLICM算法在分割准确率方面相比另三种 算法要更高。 表2四种算法在第一张白然图像上的欠分割率 KFLICM WFLICM Canopy-FCM Canopy-NLWFLICM 椒盐(0.10)0.18560.12710.1583 0.0774 椒盐(0.15)0.25390.16940.1843 0.1109 椒盐(0.20)0.33280.2208 0.1592 WILL 0.01)(0.0.02)(0.0.03)(0,0.035)(0.0.04) 第二张自然图像大小分别为173×173,图9给出了四种 高斯噪声 图7四种算法在第二张合成佟像上的分割精度 算法在第二张图像添加椒盐稟声(0.15)后的分割结果。Caro py-FCM算法在自然图像上大椒盐噪声能力最差, Canopy 3.2自然图像分割实验 WFLICM分割效果比另三种算法在去噪和保留图像细节上的 夲实验用三张自然图像来比较四种算法在处理自然噪声效果更好。 图像时的分割性能。比较四和算法在自然图像上的抗噪声能 表3给出了四种算法分割结果图与第二张自然图像间的 力时将涉及到结构相似性(SSIⅥ),SSIM用来判断两幅图像的结构相似性。SSⅠM的数据说明Cany- NLWFLICM分割图与 相似性程度,定义为 原图结构最为相似。 2204 汁算机应用研究 第36卷 WFLICM算法有更强的去噪声能力,相比 Canopy-FCM算法能 更好地保存图像细节,与原图的结构性也最为相似。此外,在 山 大量噪声污染时, WFLICM算法岀现分割锗淏冋题,而Canγ NLWFLICM算法会通过噪声程度对局部和非局部信息进行对 应的调整,从而克服分割错误所带来的问题 a原始图像 ()噪声图像 () KFLICM分割图 4结束语 针对 WFLICM算法在被大量噪声污染时分割错误问题 本文引入非局部信息影响因」,提出了NWIC:M算法,实 验结杲表明该方法具有更好的图像分割能力。由于参数h可 ( dWFLICM分割图(( atopy-rM分割图 (f)Caropy-NLWFLICM分割图以根据图像中存在的噪声标准差计算,使其适应于噪声的比 图9第二张自然图像分割实验 例,而局部与非局部空冋的权重可通过非局部空间信息来计 表3四种算汏分割图与第二长自然图像向的结构相似性/%算,从而使局部和非局部空间信息自适应地影响目标函数中的 KFLICM WFLICM Canopy- FCM Canopy-NLWFLICM相似性度量。以这种方式,局部和非局部空间信息可以被适当 椒盐(0.10)0.93350.9422 0.9366 0.9597 地用于低程度和高程度损坏的噪声图像的分割。针对算法依 椒盐(0.15)0.92830.93180.9295 0.9536 頰初始类中心选择问题,本文提出 Canopy- NLWFLICM算法,首 椒盐(0.20)0.9107092590.9131 0.9498 先用Capy算法进行预处理得到初始类中心,在此基础上用 表4给出了四种算法在第二张自然图像上的欠分割率,数 NLW FLICM算法进行聚类提高了算法分割精度和收敛速度 据说明 Canopy- NLWFLICM算法在分割准确率相比另三种算法通过不同类型的分割实验证明了本文算法优秀的去噪声能力 要更高。 和良好的鲁棒性,图像细节也同时得到一定的保留,具有实际 表4四种算法在第张自然图像上的欠分割率%应用价值。当然,本文也存在一些不足之处,其算法复杂度较 KFLICM WFLICM Canopy-FCM Canopy-NLWFLICM高,接卜来的工作就是在此基础上提高时间效率,使其更具实 椒盐(0.15)0.16050.12260.1589 用性。 椒盐(0.20)0.19770.15360.1953 0.1232 椒盐(0.25)0.23530.1877 0.2322 0.1604 参考文献: 第三张自然图像大小为220×220,图10给出了四种算法11 Dunn J C. 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Computers Geosciences, 1984, 10(2): 191-203 表6给出了四种算法在第三张自然图像上的欠分割率,数101 Zhang Daoqiang, Chen son d fuzzy C-means 据说明 Canopy- NLWFLICM算法在分割准确率相比另一种算法 algorithm with application in medical image segmentation[ J. Artifi 要更高。 cial Intelligence in Medicine, 2004, 32( 1): 37-50 表6四种算法在第三张自然图像上的欠分割 [11]Zhao Feng, Jiao Licheng, Liu Hanqiang, et al. A novel fuzzy cluste- ring algorithm with nonlocal adaptive spatial constraint for image seg- KFLICM WFLICN Canopy-FCM Canopy-NLWFLICM mentation[ ] Signal 椒盐(0.10)0.19050.18660.1952 0.1644 12 1 Zhao Feng, Jiao Licheng, Liu Hanqiang. Fuzzy C-means clustering 椒盐(0.15)0.22830.210 0.2313 0.1893 with nonlocal spatial information for noisy image segmentation[J] 椒盐(0.20)0.25790.2399 0.2679 Frontiers of Computer Science in China, 2011, 5(1): 45-56 以上所有实验都证明 Canopy-NI WFL(Ⅵ比KFCM和 (下转第2218页) 2218 汁算机应用研究 第36卷 clustering and inter-cell resouree scheduling in heterogeneous ultra ground subtraction[C]//Proc of the 26th Chinese Control and Deci- dense cellular networks[J]. IEEE Trans on Vehicular Technolo- sion Conference. 2014: 3905-3909 gy,2018,67(3):2741-2755 I 10 Srivastav N, Agrwal S L, Gupta S K, ct aL. Hybrid object detection [2] Zhou Yiqing, Liu Hang, Pan Zhengang, et al. Two-stage cooperative using improved three frame differencing and background subtraction mullie asl Iransmission with oplimiveI power cunsurmpl ion and guaran- [C//Proc of the: 7th Inle ional Canlereree on Cloud ComIling teed coverage[ J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communi Data Science Engineering. 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