論文の概要: Kullback-Leibler Divergence-Based Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet Frames for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09479v2
• Date: Wed, 1 Jul 2020 02:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 01:38:02.154551
• Title: Kullback-Leibler Divergence-Based Fuzzy $C$-Means Clustering Incorporating Morphological Reconstruction and Wavelet Frames for Image Segmentation
• Title（参考訳）: kullback-leibler divergenceベースのファジィ$c$-meansクラスタリングによる画像分割のための形態的再構成とウェーブレットフレーム
• Authors: Cong Wang, Witold Pedrycz, ZhiWu Li, MengChu Zhou
• Abstract要約: そこで我々は,厳密なウェーブレットフレーム変換と形態的再構成操作を組み込むことで,Kulback-Leibler (KL) 発散に基づくFuzzy C-Means (FCM) アルゴリズムを考案した。 提案アルゴリズムはよく機能し、他の比較アルゴリズムよりもセグメンテーション性能が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 152.609322951917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although spatial information of images usually enhance the robustness of the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm, it greatly increases the computational costs for image segmentation. To achieve a sound trade-off between the segmentation performance and the speed of clustering, we come up with a Kullback-Leibler (KL) divergence-based FCM algorithm by incorporating a tight wavelet frame transform and a morphological reconstruction operation. To enhance FCM's robustness, an observed image is first filtered by using the morphological reconstruction. A tight wavelet frame system is employed to decompose the observed and filtered images so as to form their feature sets. Considering these feature sets as data of clustering, an modified FCM algorithm is proposed, which introduces a KL divergence term in the partition matrix into its objective function. The KL divergence term aims to make membership degrees of each image pixel closer to those of its neighbors, which brings that the membership partition becomes more suitable and the parameter setting of FCM becomes simplified. On the basis of the obtained partition matrix and prototypes, the segmented feature set is reconstructed by minimizing the inverse process of the modified objective function. To modify abnormal features produced in the reconstruction process, each reconstructed feature is reassigned to the closest prototype. As a result, the segmentation accuracy of KL divergence-based FCM is further improved. What's more, the segmented image is reconstructed by using a tight wavelet frame reconstruction operation. Finally, supporting experiments coping with synthetic, medical and color images are reported. Experimental results exhibit that the proposed algorithm works well and comes with better segmentation performance than other comparative algorithms. Moreover, the proposed algorithm requires less time than most of the FCM-related algorithms.
• Abstract（参考訳）: 画像の空間情報は、通常、ファジィC平均(FCM)アルゴリズムの堅牢性を高めるが、画像セグメンテーションの計算コストを大幅に高める。 セグメント化性能とクラスタリング速度のトレードオフを実現するために,タイトウェーブレットフレーム変換と形態的再構成操作を組み込むことで,Kulback-Leibler(KL)分散FCMアルゴリズムを考案した。 FCMのロバスト性を高めるために、形態的再構成を用いて観察画像が最初にフィルタリングされる。 観測およびフィルタされた画像を分解して特徴集合を形成するために、タイトなウェーブレットフレームシステムを用いる。 これらの特徴集合をクラスタリングのデータとして考慮し、分割行列のKL分散項を目的関数に導入する改良型FCMアルゴリズムを提案する。 KL発散項は、各画像画素の会員度を隣接画素に近づけることを目的としており、会員分割がより適切になり、FCMのパラメータ設定が簡単になる。 得られた分割行列とプロトタイプに基づいて、修正対象関数の逆過程を最小限にしてセグメント化された特徴集合を再構成する。 復元過程で生じる異常な特徴を改変するために、再構成された各特徴を最も近いプロトタイプに再割り当てする。 これにより、KL分散FCMのセグメンテーション精度がさらに向上する。 さらに、タイトなウェーブレットフレーム再構築操作を用いてセグメント画像の再構成を行う。 最後に,合成,医用,カラー画像に対処する支援実験を報告する。 実験の結果,提案アルゴリズムは,他の比較アルゴリズムよりもセグメント化性能が良好であることが判明した。 さらに,提案アルゴリズムは,ほとんどのfcm関連アルゴリズムよりも少ない時間を要する。

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