Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân cụm mờ dựa trên vùng cho phân đoạn hình ảnh
Tóm tắt
Phương pháp phân cụm mờ C-means đã được áp dụng để phân đoạn hình ảnh, nhưng nó nhạy cảm với tiếng ồn và các dị vật trong hình ảnh do không xem xét thông tin từ hàng xóm. Để giải quyết vấn đề này, nhiều thuật toán cải tiến đã được đề xuất, chẳng hạn như thuật toán phân cụm thông tin cục bộ mờ (FLICM). Tuy nhiên, kết quả phân đoạn của FLICM không đạt yêu cầu khi áp dụng cho các hình ảnh phức tạp. Để khắc phục điều này, một thuật toán phân cụm mờ mới được đề xuất trong bài báo này, trong đó nhiều thông tin được sử dụng để hướng dẫn quy trình phân đoạn hình ảnh. Trong thuật toán được đề xuất, độ tương quan giữa các pixel dựa trên sự tương đồng giữa các vùng sẽ được khảo sát trước, từ đó tất cả thông tin trên toàn bộ hình ảnh có thể được xem xét, không chỉ giới hạn trong ngữ cảnh cục bộ. So với Zhang et al. (Multimed Tools Appl 76(6):7869–7895, 2017a. https://doi.org/10.1007/s11042-016-3399-x), độ tương quan giữa các pixel không cần phải chuẩn hóa, và nhiều thông tin hơn có thể đóng vai trò tích cực trong việc phân đoạn hình ảnh. Kết quả thí nghiệm cho thấy thuật toán được đề xuất vượt trội hơn so với các thuật toán mờ hiện tại, đặc biệt trong việc tăng cường độ bền của các thuật toán phân cụm mờ tương ứng.
Từ khóa
#Phân cụm mờ #phân đoạn hình ảnh #thông tin cục bộ #độ tương quan pixel #thuật toán cải tiếnTài liệu tham khảo
Ahmed MN, Yamany SM, Mohamed N, Farag AA (2002) A modified fuzzy C-mean algorithm for bias field estimation and segmentation of MRI data. IEEE Trans Med Imaging 21(3):193–199
Besser H (1990) Visual access to visual images: the UC Berkeley image database project. Libr Trends 38(4):787–798
Bezdek JC (1975a) Cluster validity with fuzzy sets. J Cybern 3(3):58–73
Bezdek JC (1975b) Mathematical models for systematics and taxonomy. In: Proceedings of eighth international conference on numerical taxonomy, vol 3, pp 143–166
Bezdek J (1981) Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum, New York
Buades A, Coll B, Morel JM (2008) Nonlocal image and movie denoising. Int J Comput Vis 76(2):123–139
Cai W, Chen S, Zhang D (2007) Fast and robust fuzzy C-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation. Pattern Recognit 40:825–838
Chen S, Zhang D (2004) Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kernel-induced distance measure. IEEE Trans Syst Man Cybern B Cybern 34:1907–1916
Cocosco CA, Kollokian V, Kwan RKS et al Brainweb: online interface to a 3D MRI simulated brain database. http://www.bic.mni.mcgill.ca/brainweb/
Dunn J (1974) A fuzzy relative of the isodata process and its use in detecting compact well separated clusters. J Cybern 3:3257
Gong M, Liang Y, Shi J, Ma W, Ma J (2013) Fuzzy C-means clustering with local information and kernel metric for image segmentation. IEEE Trans Image Process 22(2):573–584
Huang Z, Liu S, Mao X, Chen K, Li J (2017) Insight of the protection for data security under selective opening attacks. Inf Sci. https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.05.031
Ji Z, Sun Q, Xia D (2010) A modified possibilistic fuzzy C-means clustering algorithm for bias field estimation and segmentation of brain MR image. Comput Med Imaging Gr 35:383–397
Ji X, Sun Q, Xia D (2011) A framework with modified fast FCM for brain MR images segmentation. Pattern Recognit 44:999–1013
Krinidis S, Chatzis V (2010) A robust fuzzy local information C-means clustering algorithm. IEEE Trans Image Process 19(5):1328–1337
Li J, Chen X, Li M, Li J, Lee PPC, Lou W (2014a) Secure deduplication with efficient and reliable convergent key management. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 25(6):1615–1625
Li J, Huang X, Li J, Chen X, Xiang Y (2014b) Securely outsourcing attribute-based encryption with checkability. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 25(8):2201–2210
Li J, Li X, Yang B, Sun X (2017a) Segmentation-based image copy–move forgery detection scheme. IEEE Trans Inf Forensics Secur 10(3):507–518
Li J, Yan H, Liu Z, Chen X, Huang X, Wong DS (2017b) Location-sharing systems with enhanced privacy in mobile online social networks. IEEE Syst J. https://doi.org/10.1109/JSYST.2015.2415835
Li P, Li J, Huang Z, Li T, Gao C, Yiu S-M, Chen K (2017c) Multi-key privacy-preserving deep learning in cloud computing. Future Gener Comput Syst. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.02.006
Li P, Li J, Huang Z, Gao C-Z, Chen W, Chen K (2017d) Privacy-preserving outsourced classification in cloud computing. Clust Comput. https://doi.org/10.1007/s10586-017-0849-9
Liu H, Zhang C, Su ZY, Wang K, Deng K (2015) Research on a pulmonary nodule segmentation method combining fast self-adaptive FCM and classification. Comput Math Methods Med. https://doi.org/10.1155/2015/185726
MathWorks. Image processing toolbox, natick,ma. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14237
Pham DL (2001) Spatial models for fuzzy clustering. Comput Vis Image Underst 84(2):285–297
Pham DL, Prince JL (1999) An adaptive fuzzy C-means algorithm for image segmentation in the presence of intensity inhomogeneities. Pattern Recognit Lett 20(1):57–68
Sun Y, Jian M, Zhang X, Dong J, Shen L, Chen B (2016a) Reconstruction of normal and albedo of convex Lambertian objects by solving ambiguity matrices using SVD and optimization method. Neurocomputing 207:95–104
Sun Z, Zhang Q, Li Y, Tan Y-A (2016b) Dppdl: a dynamic partial-parallel data layout for green video surveillance storage. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2016.2605045
Szilágyi L, Benyó Z, Szilágyii SM, Adam HS (2003) MR brain image segmentation using an enhanced fuzzy C-means algorithm. In: Proceeding of 25th annual international conference of IEEE EMBS, vol 34, pp 17–21
Zhang X, Zhang C, Tang W, Wei Z (2012) Medical image segmentation using improved FCM. Sci China Inf Sci 55(4):1052–1061
Zhang X, Sun Y, Wang G, Guo Q, Zhang C, Chen B (2017a) Improved fuzzy clustering algorithm with non-local information for image segmentation. Multimed Tools Appl 76(6):7869–7895. https://doi.org/10.1007/s11042-016-3399-x
Zhang X, Wang G, Qingtang S, Guo Q, Zhang C, Chen B (2017b) An improved fuzzy algorithm for image segmentation using peak detection, spatial information and reallocation. Soft Comput 21(8):2165–2173. https://doi.org/10.1007/s00500-015-1920-1
Zhao F (2013) Fuzzy clustering algorithms with self-tuning non-local spatial information for image segmentation. Neurocomputing 106:115–125
Zhao F, Jiao L, Liu H (2011a) Fuzzy C-means clustering with non local spatial information for noisy image segmentation. Front Comput Sci China 5(1):45–56
Zhao F, Jiao L, Liu H, Gao X (2011b) A novel fuzzy clustering algorithm with non local adaptive spatial constraint for image segmentation. Signal Process 91:988–999
Zhu R, Tan Y-A, Zhang Q, Li Y, Zheng J (2016a) Determining image base of firmware for ARM devices by matching literal pools. Dig Investig 16:19–28
Zhu R, Tan Y-A, Zhang Q, Wu F, Zheng J, Xue Y (2016b) Determining image base of firmware files for ARM devices. IEICE Trans Inf Syst E99D(2):351–359
