基于二维直方图局部聚类的半自动传递函数设计方法

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基于二维直方图与FCM相结合的图像快速分割方法

基于二维直方图与FCM相结合的图像快速分割方法李改梅;杨润玲;周军妮【摘要】基于二维直方图的模糊聚类分割方法,可以有效地抑制噪声.但是FCM(模糊C均值)算法用于图像聚类时最大的缺点是运算开销太大,进而限制了该算法在图像分割中的应用.通过构造合理的二维直方图,并筛选出符合规定条件的元素作为聚类样本,再结合FCM算法进行图像分割.实验结果表明该方法具有与基于一维直方图的模糊聚类分割方法速度相近,但却比其分割精度高很多的良好特点.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)015【总页数】3页(P176-178)【关键词】图像分割;FCM算法;二维直方图【作者】李改梅;杨润玲;周军妮【作者单位】西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055;西安建筑科技大学,信息与控制工程学院,陕西,西安,710055【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言图像分割是图像处理中一个经典的研究课题。

他是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。

这里的特性可以是象素的灰度、颜色、纹理等。

预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。

现如今已经有很多学者提出上千种图像分割的方法[1]。

其中FCM(Fuzzy C-Means)算法，用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程，适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。

该方法是由Dunn提出，经过Bezdek的推广后，获得了十分广泛的应用。

但是，对大数据样本集进行聚类时，FCM算法极为耗时。

针对其不足，国内外已有很多研究学者提出了很多快速模糊C均值算法(QFCM)[2]，或者融合其他新方法对图像进行聚类分割。

基于一维直方图的FCM图像分割[3] ，摒弃了传统的把象素的灰度信息作为聚类样本，而采用一维灰度直方图代替图像的象素点进行聚类。

如果给定图像的灰度级L(一般常取256)，那么样本数目是一个与待分割图像尺寸大小无关的常数L。

一种EM算法二维直方图聚类的方法及装置[发明专利]

专利名称：一种EM算法二维直方图聚类的方法及装置专利类型：发明专利
发明人：郭玲,龚兰芳
申请号：CN201811533629.7
申请日：20181214
公开号：CN109740638A
公开日：
20190510
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种EM算法二维直方图聚类的方法及装置，通过对二维直方图建立二维高斯混合模型，计算混合分量的个数与各个分布的权重并转换二维高斯混合模型，二维高斯混合模型根据类属标签采用贝叶斯后验概率计算隐含类别，只要给定混合模型的个数，可以自动收敛得到多阈值分类的结果，随着混合模型个数的增加，区域分类越来越精细，特征分类越来越明显，在噪声图像和多目标图像中的分类效果很好。

申请人：广东水利电力职业技术学院(广东省水利电力技工学校)
地址：510925 广东省广州市从化江埔街环市东路767号
国籍：CN
代理机构：广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人：谢泳祥
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可视化技术中基于均值漂移的传递函数设计方法研究的开题报告

可视化技术中基于均值漂移的传递函数设计方法研究的开题报告题目：可视化技术中基于均值漂移的传递函数设计方法研究一、研究背景和意义：可视化技术是一种直观化的数据表现方式，它通过可视化呈现大量的数据，使人们在数据中发现模式、规律和趋势，从而辅助人们做出正确的决策。

可视化技术已广泛应用于医疗、生物、金融、工业和军事等领域，它已成为数据分析和决策支持的重要工具之一。

在可视化技术中，传递函数是一个关键的概念。

传递函数是一个从数据空间到视觉空间的映射，在可视化过程中，通过对传递函数的设计和调整，可以使数据更加直观和易于理解。

然而，传递函数的设计是一个具有挑战性的任务。

由于不同的数据集具有不同的特征和结构，传递函数的设计方法需要针对不同的数据集进行优化。

均值漂移作为一种无参数的密度估计算法，可以有效解决一些传统的统计学习算法无法解决的问题。

近年来，均值漂移在可视化技术中的应用越来越广泛，它已被证明在传递函数的设计中具有重要作用。

然而，目前均值漂移在传递函数设计中的具体应用还存在诸多问题，需要进行进一步的研究和探索。

本研究旨在研究基于均值漂移的传递函数设计方法，在理论上对传递函数进行分析和优化，在实际应用中对不同类型的数据进行传递函数设计和验证。

研究结果将为可视化技术在实际应用中的推广和改进提供重要参考。

二、研究内容和方法：1. 传递函数的基本概念和设计方法：本部分主要对传递函数的基本概念进行介绍，并对传递函数的设计方法进行总结和分析。

2. 均值漂移算法原理和应用：本部分主要介绍均值漂移算法的原理、优点和应用情况，重点探索均值漂移算法在传递函数设计中的潜力和局限性。

3. 基于均值漂移的传递函数设计方法研究：本部分重点研究基于均值漂移的传递函数设计方法，分析其优化思路和具体实现方法。

4. 实验设计和数据分析：本部分主要对设计的传递函数进行实验验证，选择不同类型的数据集进行实验评估，评价传递函数的性能和优劣。

研究方法主要包括文献调研、理论分析、算法实现、实验验证等。

基于均值聚类的体绘制中传递函数的自动产生

基于均值聚类的体绘制中传递函数的自动产生马得安;蒋先刚;陶龙风【摘要】采用均值聚类的算法为三维数据场直接体绘制的传递函数中的各类分界自动产生关键点.该方法为传递函数关键点的初选提供了合理的依据和参考,将器官组织的灰度自动分为c类,传递函数的关键点取在边界点处,并使分界点处的透明度为较大值,这样使器官组织的分割自动达到较好状态.实验显示,通过自动产生的传递函数比手动选择的传递函数提供了表达更清晰组织的重构的显示效果.【期刊名称】《华东交通大学学报》【年(卷),期】2009(026)006【总页数】4页(P65-68)【关键词】K-均值算法;传递函数;曲线控制点【作者】马得安;蒋先刚;陶龙风【作者单位】华东交通大学,基础科学学院,江西,南昌,330013;华东交通大学,基础科学学院,江西,南昌,330013;华东交通大学,基础科学学院,江西,南昌,330013【正文语种】中文【中图分类】TP301体绘制是1种重要的三维数据场可视化算法，它是1种通过计算彩色半透明体的二维映射来呈现三维空间样条函数的技术。

体绘制算法的关键是传递函数的设计，它将三维数据场的数据值转换为光学成像参数，决定了投影图像的质量。

目前传递函数设计方法主要有手动调节法、图像中心法、数据中心法和对象中心法这4种方法。

其它的有采用ISODATA聚类算法对数据场进行聚类，还有利用神经网络和支持向量机等机器学习算法对数据场分类，并设计成高维传递函数。

传递函数的自动产生将以图片内部表达组织的类型数、整体分布、局部分布和梯度分布情况通过计算得到，本论文采用均值聚类算法自动产生传递函数曲线的关键点而进行三维数据场直接体绘制，聚类算法以重构切片的图像灰度分布特性数据为分析对象。

在直接体绘制中，传递函数的作用是将三维数据场的数据值转换为光学成像参数，建立起数据点与光学特征的映射关系。

数学上，传递函数可以定义为三维数据场的数据属性到光学属性的映射:其中:Di(i=1，2，…，l)是传递函数的定义域，表示三维数据场的数据属性，数据属性是三维数据场自身的数值特征，它可以是采样点的数据值，如CT图像的灰度值，也可以是局部采样点数值计算的结果，如梯度幅值、二阶方向导数、曲率等;Oi(i=1，2，…，m)是传递函数的值域，表示进行可视化的光学属性如颜色(RGB)、不透明度(alpha)、阴影参数Phong、反射率、折射率等;τ表示数据属性转换为光学属性的映射规则。

基于K-Means++聚类的体绘制高维传递函数设计方法

基于K-Means++聚类的体绘制高维传递函数设计方法岑梓源;李彬;田联房【摘要】如何将体数据中重要的信息高质量地绘制出来是医学可视化急需解决的问题.基于高维直方图的高维传递函数交互设计法是目前流行的方法,但是该方法设计复杂且效果不理想.针对高维特征的传递函数设计问题,提出一个基于改进的K均值(K-Means++)聚类的高维传递函数自动设计与交互式的体绘制方法:首先,对三维数据场进行特征提取;然后,采用基于K-Means++聚类的传递函数自动生成方法;最后,提供便捷的交互式界面给用户进行调整.还利用基于图形处理器(GPU)的体绘制方法,充分利用图形卡的强大并行计算能力,达到实时绘制的效果.实验结果表明,该方法能消除高维传递函数设计的复杂性,并且能有效地融合多种人体组织结构特征,提高渲染效果.%The problem how to render the important information of the volume data qualitatively in medical visualization needs to be resolved urgently. The method of designing high dimensional transfer function interactively according to the high dimension histogram was used widely, but this method is complex and is of low quality. To solve the design problems of the characteristic high dimensional transfer function, a volume rendering method of automatic and interactive design of high dimensional transfer function based on X-Means ++ clustering algorithm was presented in this paper. Firstly, feature extraction was done on the volume data, then to cluster the feature space, X-Means ++ clustering algorithm was used, and the group of label transfer function was generated automatically. Finally, a convenient interactive user interface was provided to users to adjust. The GPU (Graphic Processing Unit) based volumerendering was used to perform the strong parallel computing ability for real-time rendering. The experimental results show that this method can eliminate the complexity of the design of high dimensional transfer function, and many kinds of human body organization structure characteristics can be shown in the rendering results.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)012【总页数】4页(P3404-3407)【关键词】体绘制;K-Means++;传递函数;人机交互【作者】岑梓源;李彬;田联房【作者单位】华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510640【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言医学图像可视化是科学计算可视化技术在医学领域的一个重要应用，它将计算机X 射线断层扫描技术(Computed Tomography，CT)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)等影像信息在计算机上重建并直观地显示出三维效果图，从而提供传统医学手段不能获得的人体信息。

基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法

基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法
吴成茂;崔西希
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2016(021)001
【摘要】加入邻域像素均值,对中智模糊聚类分割算法加以改进,以提高其抗噪性能.将各像素与其邻域像素均值相结合,形成二元数组,统计其出现的频次,由此构造二维直方图.通过对此二维直方图进行中智模糊聚类,实现图像分割.对标准灰度图像添加椒盐噪声和高斯噪声,用以验证改进算法的性能.视觉效果及分割图像的峰值信噪比均显示,改进算法相比原中智模糊聚类分割法具有更好的抗噪能力和分割效果.【总页数】5页(P54-58)
【作者】吴成茂;崔西希
【作者单位】西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学电子工程学院,陕西西安710121
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于二维直方图的图象模糊聚类分割方法 [J], 刘健庄
2.基于二维直方图的图像模糊聚类分割新方法 [J], 甄文智;范九伦;谢维信
3.基于相似性的中智学图像分割方法 [J], 赵鑫;王士同
4.基于二维直方图的图像模糊聚类分割改进方法 [J], 胡进生;吴谨;王兰
5.基于二维直方图的中智模糊聚类分割方法 [J], 吴成茂;崔西希;
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基于局部保持投影的图像聚类算法研究

基于局部保持投影的图像聚类算法研究一、引言图像聚类一直是计算机视觉领域的一个热门问题，主要是因为图像聚类可以用于许多实际应用中，例如视频监控、图像检索和机器人视觉等。

尽管有很多聚类算法已经被提出，但仍有很多问题需要解决。

其中一个问题是，在处理高维数据和大型数据时，许多传统聚类算法可能会遇到困难。

因此，一些新的聚类算法被提出来以克服这些问题。

本文将讨论基于局部保持投影的图像聚类算法。

二、基于局部保持投影的图像聚类算法1. 局部保持投影的概念局部保持投影是非线性降维技术中广泛使用的一种技术。

它的目的是保持低维空间中的局部结构。

该方法基于高维数据中每个点的邻域，并将每个点的邻域映射到低维空间中。

局部保持投影显示在低维空间中的邻域相似，而在高维空间中的邻域相似。

2. 基于局部保持投影的聚类算法该算法被称为基于局部保持投影的聚类算法，意在保持数据点的局部相似度。

该算法通过以下三个步骤来实现。

2.1 确定邻域在该算法中，我们需要确定每个点的邻域。

给定一个点，我们需要找到距离该点最近的 $k$ 个点，并将这些点作为该点的邻域。

2.2 保持邻域的局部结构对于每个点，我们尝试将其映射到低维空间中。

为了保持其局部结构，我们需要找到距离该点最近的 $k$ 个点的低维表示，并尝试构建它们的空间。

一旦我们成功将邻域映射到低维空间中，我们将得到低维表示。

2.3 计算相似度矩阵在该算法中，我们建议使用 Cosine 相似度作为相似度矩阵的度量标准，因为Cosine 相似度非常适合处理高维空间中的数据。

三、实验结果我们采用某大学计算机视觉实验室提供的图像数据集进行了实验，并与 K-means 和 DBSCAN 等传统的聚类算法进行了比较。

实验结果如下图所示：从实验结果可以看出，基于局部保持投影的聚类算法在处理高维和大规模数据时具有较高的准确性和可伸缩性，并且相比于传统的聚类算法，其计算速度更快。

四、结论本文研究了基于局部保持投影的图像聚类算法，并在实验中证明了该算法具有较高的准确性和可伸缩性。

基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏

基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏信息隐藏是一种常见的隐写术技术，可以将秘密信息嵌入到媒体文件中，如图像、视频和音频中，从而进行保密通信或数字版权保护。

在信息隐藏中，图像隐写术是一种广泛应用的技术，其中JPEG图像的修改是一种常用的实现方式。

本文将介绍基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏技术，并对其实现原理和应用进行详细探讨。

一、JPEG图像的基本原理JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，它采用离散余弦变换（DCT）对图像进行变换和压缩。

在JPEG压缩过程中，图像被分成8x8的像素块，然后对每个像素块进行DCT变换，将图像转换为频域表示。

接着，使用量化表对DCT 系数进行量化，以减少数据量。

采用熵编码的方式对量化后的数据进行编码和压缩。

二、基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏技术基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏技术是一种隐藏秘密信息的技术，它利用图像的颜色和亮度分布特征进行信息隐藏。

该技术的基本原理如下：1. 将原始JPEG图像转换为YCbCr颜色空间，分别得到亮度分量Y和色度分量Cb、Cr。

2. 对亮度分量Y进行二维直方图的修改，将秘密信息嵌入到直方图中，从而隐藏在亮度分量中。

3. 根据修改后的直方图重构亮度分量Y，得到带有隐藏信息的新JPEG图像。

这种技术的优点在于隐藏过程是可逆的，即可以从隐藏后的图像中提取出隐藏的秘密信息。

由于修改的是亮度分量的直方图，隐藏信息对图像视觉质量的影响较小，隐藏后的图像质量较高。

2. 信息隐藏过程（1）将隐藏信息转换为二进制比特串。

（2）将比特串以块的方式分割，每一块对应一个像素点，依次嵌入到修改后的直方图像素点中。

（3）重构亮度分量Y，得到带有隐藏信息的新JPEG图像。

四、应用领域基于二维直方图修改的JPEG图像可逆信息隐藏技术在信息安全、数字版权保护、隐私保护等领域具有广泛的应用前景。

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ｓｕｌｔ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃｏｕｌｄａｖｏｉｄｔｒｅｄｉｏｕｓｍａｎｕａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ２Ｄ— ｈｉｓｔｏｇｒａｍｂａｓｅｄｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｍｅｔｈｏｄ，ＳＯｔｈａｔｉｔｉｍｐｒｏｖｅｄｂｏｔｈｅｆｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄｉｎｔｕｉｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｓｅｖｅｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅｍｅｔｈｏｄ’ Ｓｅｆｆｅｃ — ｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．
第３０卷第６期
２０１３牟６月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅ￣
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．２０１３
基于二维直方图局部聚类的半自动传递函数设计方法术
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｈａｓｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｉｎｌｆｕｅｎｃｅｏｎｄｉｒｅｃｔｖｏｌｕｍｅｒｅｎｄｅｒｉｎｇ，ｂｕｔｄｅｓｉｇｎｉｎｇｏｆｐｒｏｐｅｒｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓ
和直观性。此外，多组体数据的实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
关键词：直接体绘制；传递函数；空间信息；聚类
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０６ — １８７８ — ０４
ｎｏｔａｔｒｉｖｉａ１．Ｂｙｅｍｂｅｄｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏ２Ｄｈｉｓｔｏｇｒａｍ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ２Ｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｂｉｎｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｍ—
ｂｅｄｄｅｄｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｅｄｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎａｕｔｏｍａｔｉｃｌｙ／ｓｅｍｉ — ａｕｔｏｍａｔｉｃｌｙａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｒｅ —
罗月童，王寒冰，陈进生
（合Ｊ￣ｘ－３，ｋ大学计算机与信息学院ＶＣＣ研究室，合肥２３０００９）摘要：传递函数对直接体绘制结果有重要影响，但设计合适的传递函数并非易事。通过在二维直方图中嵌入
体数据的空间信息，并基于嵌入的空间信息对直方图中的散点进行聚类，然后利用聚类结果自动／半自动地生成二维传递函数。该方法避免了传统的二维传递函数设计时用户在直方图上繁琐的操作，提高了传递函数的效率
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１３．０６．０７３
Ｓｅｍｉ — ａｕｔｏｍａｔｉｃｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎｄｅｓｉｇｎｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｆ２Ｄｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｒｅｃｔｖｏｌｕｍｅｒｅｎｄｅｒｉｎｇ；ｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
ＬＵＯＹｕｅ — ｔｏｎｇ，ＷＡＮＧＨａｎ — ｇ
（ＶＣＣＤｉｖｉｓｉｏｎ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＴｏｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ）