論文の概要: Residual-Sparse Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological
Reconstruction and Wavelet frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08418v1
- Date: Fri, 14 Feb 2020 10:00:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-01 04:57:37.136306
- Title: Residual-Sparse Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological
Reconstruction and Wavelet frames
- Title（参考訳）: 形状再構成とウェーブレットフレームを組み込んだ残留スパースファジィ$C$平均クラスタリング
- Authors: Cong Wang, Witold Pedrycz, ZhiWu Li, MengChu Zhou, Jun Zhao
- Abstract要約: Fuzzy $C$-Means (FCM)アルゴリズムは、形態的再構成操作とタイトウェーブレットフレーム変換を組み込んでいる。
特徴集合とその理想値の間の残差に対して$ell_0$正規化項を付与することにより、改良されたFCMアルゴリズムを提案する。
合成, 医用, カラー画像に対する実験結果から, 提案アルゴリズムは効率的かつ効率的であり, 他のアルゴリズムよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 146.63177174491082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Instead of directly utilizing an observed image including some outliers,
noise or intensity inhomogeneity, the use of its ideal value (e.g. noise-free
image) has a favorable impact on clustering. Hence, the accurate estimation of
the residual (e.g. unknown noise) between the observed image and its ideal
value is an important task. To do so, we propose an $\ell_0$
regularization-based Fuzzy $C$-Means (FCM) algorithm incorporating a
morphological reconstruction operation and a tight wavelet frame transform. To
achieve a sound trade-off between detail preservation and noise suppression,
morphological reconstruction is used to filter an observed image. By combining
the observed and filtered images, a weighted sum image is generated. Since a
tight wavelet frame system has sparse representations of an image, it is
employed to decompose the weighted sum image, thus forming its corresponding
feature set. Taking it as data for clustering, we present an improved FCM
algorithm by imposing an $\ell_0$ regularization term on the residual between
the feature set and its ideal value, which implies that the favorable
estimation of the residual is obtained and the ideal value participates in
clustering. Spatial information is also introduced into clustering since it is
naturally encountered in image segmentation. Furthermore, it makes the
estimation of the residual more reliable. To further enhance the segmentation
effects of the improved FCM algorithm, we also employ the morphological
reconstruction to smoothen the labels generated by clustering. Finally, based
on the prototypes and smoothed labels, the segmented image is reconstructed by
using a tight wavelet frame reconstruction operation. Experimental results
reported for synthetic, medical, and color images show that the proposed
algorithm is effective and efficient, and outperforms other algorithms.
- Abstract（参考訳）: いくつかの外れ値、ノイズ、強度の不均一性を含む観測画像を直接利用する代わりに、その理想的な値(例えばノイズフリー画像)の使用はクラスタリングに好影響を与える。
したがって、観測画像とその理想値の間の残差(例えば未知ノイズ)を正確に推定することは重要な課題である。
そこで本稿では,形態的再構成操作とタイトウェーブレットフレーム変換を組み合わせたファジィ$C$-Means (FCM) アルゴリズムを提案する。
ディテール保存とノイズ抑制との健全なトレードオフを実現するために、観察した画像をフィルタリングするために形態学的再構成を用いる。
観測画像とフィルタ画像を組み合わせることにより、重み付き和画像を生成する。
タイトなウェーブレットフレームシステムは画像のスパース表現を有するので、重み付けされた和画像の分解に用いられ、対応する特徴集合を形成する。
クラスタリングのためのデータとして,特徴集合とその理想値の間の残差に対して$\ell_0$正規化項を付与することにより,残差の好適な推定が得られ,理想値がクラスタリングに参加することを示す改良fcmアルゴリズムを提案する。
画像分割において自然に遭遇するため、空間情報もクラスタリングに導入される。
さらに、残余の推定をより信頼性の高いものにする。
改良されたFCMアルゴリズムのセグメンテーション効果をさらに高めるために,クラスタリングによって生成されたラベルを円滑にするために形態的再構成を用いる。
最後に、プロトタイプ及び平滑化ラベルに基づいて、タイトなウェーブレットフレーム再構成操作を用いてセグメント画像の再構成を行う。
合成, 医用, カラー画像に対する実験結果から, 提案アルゴリズムは効率的かつ効率的であり, 他のアルゴリズムよりも優れていた。
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