CN109685820B - 基于形态学重建与带有指导滤波的fcm聚类的图像分割方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，通过使用形态学重建有效去除原始图片中的噪声，提高噪声图像的分割准确率，之后使用指导滤波弥补去噪操作对图片边缘的破环，提升图像纹理边缘区域的分类效果，最终引入一个影响因子，调节指导图像，进一步提高指导滤波的效果，有效提高了噪声图像的分割效果。

Description

基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法
技术领域
本发明涉及噪声图像分割技术领域，具体涉及一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法。
背景技术
图像分割是指将一幅图像分成若干互不重叠的子区域，使得每个子区域具有一定的相似性、而不同子区域有较为明显的差异。图像分割被广泛的应用到医学、交通、军事等领域，为人们进一步理解、分析图像提供有效的帮助。然而在实际应用中，要被分割的图像往往含有未知类型、未知强度的噪声，导致图像分割结果变差。因此，如在噪声类型、强度未知的情况下，有效提高噪声图像的分割效果，成为一个研究热点。
FCM聚类：
FCM聚类是一种模糊聚类算法，具有聚类准确率高、计算复杂度低等优点，被广泛使用。当用于图像分割时，FCM算法根据像素值将图片分为不同的区域。但是FCM算法对图像中含有的噪声十分敏感，聚类结果受噪声影响很大。
指导滤波：
指导滤波是一种线性滤波方法，目的是在图像的平滑区域进行去噪处理，在纹理边缘区域进行边缘保护，可用于图像处理、计算机视觉等领域。平滑区域和纹理边缘区域的判别由参数控制，在合理设置参数的前提下，指导滤波能够一定程度上去除图像中的噪声并保持图像纹理边缘不被破坏，具有滤波效果好、计算效率高等特点。然而，在实际应用中，无法事先知道图片中含有的噪声的类型及强度，难以为参数设置合适的值，导致平滑区域和纹理边缘区域的错误判别，影响最终的滤波效果。除了上述问题外，指导滤波的另一个缺点是在高噪声图像上的滤波效果很差。
形态学重建：
形态学重建方法使用标记图像、目标图像以及结构元进行形态学开操作或者形态学闭操作来获得重构图像。形态学重构可以有效去除图片中任何类型、任何比例的噪声，可作为去噪算法用于噪声图像分割流程中。然而，某些情况下，形态学重建会改变图像中的细节信息，导致图像局部范围的错误分类。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种提高噪声图像的分割准确率、提升图像纹理边缘区域的分类效果的基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始图片f，原始图片f的宽度为W，高度为H，原始图片f像素点个数为N，其中N＝W×H；
b)利用形态学闭操作算法对原始图片f进行重构，得到重构图片β，其中形态学闭操作算法中的重构阶数z设置为50，形态学闭操作算法中的结构元B设置为3×3正方形窗口；
c)将原始图片f中所有像素点的像素值乘以同一个影响因子ρ，计算后得到图片I，其中0.01≤ρ≤1；
d)使用带有指导滤波功能的FCM聚类算法对重构图片β进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一步迭代过程中，使用指导滤波算法对每一步迭代中的隶属度矩阵进行滤波，使用图片I作为指导滤波算法的指导图像，指导滤波算法的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，指导滤波算法的参数
Figure BDA0001884817270000021
设置为0.01；
e)根据FCM聚类算法得到的隶属度矩阵得到原始图片f的分类结果。
进一步的，步骤b)中的形态学闭操作算法包括如下步骤：
b-1)利用腐蚀算法使用结构元B对原始图片f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用形态学膨胀算法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀操作，得到图片T；
b-3)利用膨胀算法使用结构元B对图片T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用形态学腐蚀算法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀操作，得到重构的图片β。
进一步的，步骤d)中的带有指导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：
d-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，其中用户输入FCM聚类算法中的类中心数量C、将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0,FCM算法目标函数的初始值设为J(o)＝-9999；
d-2)从重构图片β中随机选取一个像素点，将该像素值作为第c类的类中心vc的初始值，其中c＝1,2,....,C，实现对FCM算法中每一类的类中心进行初始化；
d-3)使迭代计数器加1，即t+1；
d-4)通过公式
Figure BDA0001884817270000031
计算重构图片β的第n个像素点βn属于的第c个类的隶属度ucn，其中n＝1,2,....,N，c＝1,2,....,C，vj为第j个类的类中心，j＝1,2,....,C；
d-5)将uc1,uc2,....ucN重新排列成一副宽度为W且高度为H的图片P，使用指导滤波算法对图片P进行滤波，得到滤波后的图片Q，使用公式ucn＝Qn更新隶属度，其中Qn为图片Q的第n个像素点，n＝1,2,....,N；
d-6)使用公式
Figure BDA0001884817270000032
更新第c类的类中心vc的值，其中c＝1,2,....,C；
d-7)使用公式
Figure BDA0001884817270000041
计算第t次迭代得到的目标函数J(t)；
d-8)计算FCM算法第t次迭代得到的目标函数J(t)与第t-1次迭代的目标函数J(t-1)之间的差值，如||J(t)-J(t-1)||≥ξ，执行d-3)，如||J(t)-J(t-1)||＜ξ则执行e)。
本发明的有益效果是：通过使用形态学重建有效去除原始图片中的噪声，提高噪声图像的分割准确率，之后使用指导滤波弥补去噪操作对图片边缘的破环，提升图像纹理边缘区域的分类效果，最终引入一个影响因子，调节指导图像，进一步提高指导滤波的效果，有效提高了噪声图像的分割效果。
具体实施方式
下面对本发明做进一步说明。
一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始图片f，原始图片f的宽度为W，高度为H，原始图片f像素点个数为N，其中N＝W×H；
b)利用形态学闭操作算法对原始图片f进行重构，得到重构图片β，其中形态学闭操作算法中的重构阶数z设置为50，形态学闭操作算法中的结构元B设置为3×3正方形窗口；
c)将原始图片f中所有像素点的像素值乘以同一个影响因子ρ，计算后得到图片I，其中0.01≤ρ≤1；
d)使用带有指导滤波功能的FCM聚类算法对重构图片β进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一步迭代过程中，使用指导滤波算法对每一步迭代中的隶属度矩阵进行滤波，使用图片I作为指导滤波算法的指导图像，指导滤波算法的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，指导滤波算法的参数
Figure BDA0001884817270000051
设置为0.01；
e)根据FCM聚类算法得到的隶属度矩阵得到原始图片f的分类结果。
通过使用形态学重建有效去除原始图片中的噪声，提高噪声图像的分割准确率，之后使用指导滤波弥补去噪操作对图片边缘的破环，提升图像纹理边缘区域的分类效果，最终引入一个影响因子，调节指导图像，进一步提高指导滤波的效果，有效提高了噪声图像的分割效果。
实施例1：
步骤b)中的形态学闭操作算法包括如下步骤：
b-1)利用腐蚀算法使用结构元B对原始图片f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用形态学膨胀算法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀操作，得到图片T；
b-3)利用膨胀算法使用结构元B对图片T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用形态学腐蚀算法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀操作，得到重构的图片β。
实施例2：
步骤d)中的带有指导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：
d-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，其中用户输入FCM聚类算法中的类中心数量C、将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0,FCM算法目标函数的初始值设为J(o)＝-9999；
d-2)从重构图片β中随机选取一个像素点，将该像素值作为第c类的类中心vc的初始值，其中c＝1,2,....,C，实现对FCM算法中每一类的类中心进行初始化；
d-3)使迭代计数器加1，即t+1；
d-4)通过公式
Figure BDA0001884817270000061
计算重构图片β的第n个像素点βn属于的第c个类的隶属度ucn，其中n＝1,2,....,N，c＝1,2,....,C，vj为第j个类的类中心，j＝1,2,....,C；
d-5)将uc1,uc2,....ucN重新排列成一副宽度为W且高度为H的图片P，使用指导滤波算法对图片P进行滤波，得到滤波后的图片Q，使用公式ucn＝Qn更新隶属度，其中Qn为图片Q的第n个像素点，n＝1,2,....,N；
d-6)使用公式
Figure BDA0001884817270000062
更新第c类的类中心vc的值，其中c＝1,2,....,C；
d-7)使用公式
Figure BDA0001884817270000063
计算第t次迭代得到的目标函数J(t)；
d-8)计算FCM算法第t次迭代得到的目标函数J(t)与第t-1次迭代的目标函数J(t-1)之间的差值，如||J(t)-J(t-1)||≥ξ，执行d-3)，如||J(t)-J(t-1)||＜ξ则执行e)。

Claims (3)

1.一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)输入要被分割的含有噪声的原始图片f，原始图片f的宽度为W，高度为H，原始图片f像素点个数为N，其中N＝W×H；
b)利用形态学闭操作算法对原始图片f进行重构，得到重构图片β，其中形态学闭操作算法中的重构阶数z设置为50，形态学闭操作算法中的结构元B设置为3×3正方形窗口；
c)将原始图片f中所有像素点的像素值乘以同一个影响因子ρ，计算后得到图片I，其中0.01≤ρ≤1；
d)使用带有指导滤波功能的FCM聚类算法对重构图片β进行聚类计算，在FCM聚类算法的每一步迭代过程中，使用指导滤波算法对每一步迭代中的隶属度矩阵进行滤波，使用图片I作为指导滤波算法的指导图像，指导滤波算法的滤波窗口ω设置为3×3正方形窗口，指导滤波算法的参数
Figure FDA0001884817260000011
设置为0.01；
e)根据FCM聚类算法得到的隶属度矩阵得到原始图片f的分类结果。
2.根据权利要求1所述的基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，其特征在于，步骤b)中的形态学闭操作算法包括如下步骤：
b-1)利用腐蚀算法使用结构元B对原始图片f进行腐蚀操作，得到标记图像g1；
b-2)利用形态学膨胀算法使用结构元B对标记图像g1进行形态学膨胀操作，得到图片T；
b-3)利用膨胀算法使用结构元B对图片T进行膨胀操作，得到标记图像g2；
b-4)利用形态学腐蚀算法使用结构元B对标记图像g2进行形态学腐蚀操作，得到重构的图片β。
3.根据权利要求1所述的基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，其特征在于，步骤d)中的带有指导滤波功能的FCM聚类算法包括如下步骤：
d-1)对FCM聚类算法中的参数进行初始化操作，其中用户输入FCM聚类算法中的类中心数量C、将FCM聚类算法中的模糊系数m设置为2.0，将FCM聚类算法中的停止阀值ξ设置为0.000001，设置FCM聚类算法中的迭代计数器t＝0,FCM算法目标函数的初始值设为J(o)＝-9999；
d-2)从重构图片β中随机选取一个像素点，将该像素值作为第c类的类中心vc的初始值，其中c＝1,2,....,C，实现对FCM算法中每一类的类中心进行初始化；
d-3)使迭代计数器加1，即t+1；
d-4)通过公式
Figure FDA0001884817260000021
计算重构图片β的第n个像素点βn属于的第c个类的隶属度ucn，其中n＝1,2,....,N，c＝1,2,....,C，vj为第j个类的类中心，j＝1,2,....,C；
d-5)将uc1,uc2,....ucN重新排列成一副宽度为W且高度为H的图片P，使用指导滤波算法对图片P进行滤波，得到滤波后的图片Q，使用公式ucn＝Qn更新隶属度，其中Qn为图片Q的第n个像素点，n＝1,2,....,N；
d-6)使用公式
Figure FDA0001884817260000022
更新第c类的类中心vc的值，其中c＝1,2,....,C；
d-7)使用公式
Figure FDA0001884817260000023
计算第t次迭代得到的目标函数J(t)；
d-8)计算FCM算法第t次迭代得到的目标函数J(t)与第t-1次迭代的目标函数J(t-1)之间的差值，如||J(t)-J(t-1)||≥ξ，执行d-3)，如||J(t)-J(t-1)||＜ξ则执行e)。
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