基于種子集的半監督權重核模糊聚類的圖像分割方法技術

本發明專利技術公開了一種基于種子集的半監督權重核模糊聚類的圖像分割方法，其實現步驟為：(1)選擇圖像；(2)提取待分割圖像紋理特征；(3)產生聚類對象數據矩陣；(4)初始化聚類中心、隸屬度和核參數；(5)計算點密度函數值；(6)更新聚類中心、隸屬度和核參數；(7)計算目標函數值；(8)判斷是否滿足終止條件；如果是，執行(9)，否則，執行(6)；(9)產生分割圖像。本發明專利技術提取圖像每個像素的紋理特征，用基于種子集的半監督權重核模糊聚類的圖像分割方法對該紋理特征進行劃分，提高了圖像分割的穩定性，獲得更加準確的分割結果。

【技術實現步驟摘要】

【技術保護點】
一種基于種子集的半監督權重核模糊聚類的圖像分割方法，實現步驟如下：(1)選擇圖像：1a)從紋理圖像庫中下載多幅紋理圖像，從所下載的多幅紋理圖像中任選一幅圖像作為待分割圖像；1b)從紋理圖像庫中下載與待分割圖像對應的參考圖像；(2)提取待分割圖像紋理特征：2a)在待分割圖像中，以待提取特征的像素點為中心，選取一個大小為16×16的窗口，將該窗口作為子圖像塊；2b)利用小波分解公式，得到表示子圖像塊的紋理特征的10維小波特征向量矩陣；2c)將10維小波特征向量矩陣合并，得到待分割圖像的10維小波特征向量矩陣；(3)產生聚類對象數據矩陣：采用線性公式，將待分割圖像的10維小波特征向量矩陣映射到閉區間[?1，1]內，得到聚類對象數據矩陣；(4)獲得各變量的初始值：4a)從聚類對象數據矩陣中，隨機選擇10％的聚類對象數據作為標記聚類對象數據，從標記聚類對象數據中，找出類標號相同的聚類對象數據，分別求每個類標號相同的聚類對象數據的平均值，將所求的平均值作為初始聚類中心值；4b)采用隸屬度方法，初始化隸屬度矩陣；4c)按照下式，獲得點密度函數值：Wi=Σj=1,j≠iN1||xi-xj||/Σj=1NΣj=1,j≠iN1||xi-xj||其中，Wi表示聚類對象數據矩陣中第i個聚類對象數據的點密度函數值，∑表示求和操作，||·||表示求歐氏距離操作，xi表示聚類對象數據矩陣中第i個聚類對象數據，xj表示聚類對象數據矩陣中第j個聚類對象數據，i=1，...，N，j＝1，...，N，N表示聚類對象數據矩陣中聚類對象數據的個數；4d)按照下式，獲得初始核參數：σ0=(1N-1Σi=1N(ai-ai/N)2)1/2其中，σ0表示控制函數徑向作用范圍寬度的初始核參數，N表示聚類對象數據矩陣中聚類對象數據的個數，∑表示求和操作，ai表示聚類對象數據xi到聚類對象數據矩陣中所有聚類對象數據均值的歐氏距離，xi表示聚類對象數據矩陣中第i個聚類對象數據，||·||表示求歐氏距離操作；4e)按照下式，計算核函數矩陣：k(xi，xj)＝exp(?||xi?xj||2/2σ02)其中，k(xi，xj)表示核函數矩陣，xi表示聚類數據對象矩陣中的第i個聚類對象數據，xj表示聚類數據對象矩陣中第j個聚類對象數據，exp表示取指數操作，||·||表示求歐式距離操作，σ0表示控制函數徑向作用范圍寬度的初始核參數；(5)劃分聚類對象數據矩陣：5a)利用核函數矩陣更新隸屬度矩陣，從更新后的隸屬度矩陣中找出每個聚類對象數據對應的最大隸屬度值，并給每個聚類對象數據標上最大隸屬度所在的類標號；5b)采用聚類中心優化公式，更新聚類中心值；5c)采用迭代更新公式，更新核參數；5d)按照下式，獲得目標函數值：Js=wlΣm=1lΣk=1KWlJl+wuΣt=1uΣk=1KWuJu其中，Js表示第s次的目標函數值，s表示迭代次數，s＝1，..，100；wl表示聚類對象數據矩陣中標記聚類對象數據的折中系數，wl＝u/(u+l)；u表示聚類對象數據矩陣中未標記聚類對象數據的個數，l表示聚類對象數據矩陣中標記聚類對象數據的個數；∑表示求和操作；m表示聚類對象數據矩陣中第m個未標記聚類對象數據，m＝1，...，l；k表示聚類對象數據矩陣中的第k類，k＝1，...，K，K表示聚類對象數據的 類別數；Wl表示聚類對象數據矩陣中l個標記聚類對象數據點密度函數值；Jl表示聚類對象數據矩陣中標記聚類對象數據的目標函數值；wu表示聚類對象數據矩陣中未標記聚類對象數據的折中系數，wu＝l/(u+l)；t表示聚類對象數據矩陣中第t個未標記聚類對象數據，t＝1，...，u；Wu表示聚類對象數據矩陣中u個未標記聚類對象數據的點密度函數值；Ju表示聚類對象數據矩陣中未標記聚類對象數據的目標函數值；5e)按照下式，獲得目標函數值的差：J＝|Js?Js?1|其中，J表示目標函數值的差，|·|表示取絕對值操作，Js表示第s次的目標函數值，s表示迭代次數，s＝1，..，100，Js?1表示第s?1次的目標函數值；5f)判斷目標函數值的差是否小于閾值10?5，如果是，則執行步驟5g)，否則，執行步驟5a)；5g)輸出聚類對象數據的聚類的類標號；(6)產生分割圖像：對聚類的每一個類標號，從灰度值范圍[0,255]中任意選擇一個整數作為該類標號對應聚類對象數據的灰度值，產生分割圖像。FDA0000378882870000022.jpg...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：朱虎明，焦李成，李巧蘭，王爽，緱水平，馬晶晶，田小林，陳紅強，馬文萍，
申請(專利權)人：西安電子科技大學，
類型：發明
國別省市：