[发明专利]基于免疫稀疏谱聚类的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于免疫稀疏谱聚类的图像分割方法，包括如下步骤：

(1)使用灰度共生矩阵对所待分割的图像进行特征提取；

(2)将所得的特征数据归一化到[0，1]之间，以去除数据间量级的影响；

(3)对归一化后的特征数据，使用免疫克隆选择方法选出具有代表性的样本子集：

3a)对归一化后的数据采用实数编码方式进行编码；

3b)随机生成初始种群A(k)＝(A₁，A₂，…，A_m)，其中k表示迭代的次数，初始化为0，A_i＝(v₁，v₂，...v_n)，i＝1，2，...，n，v_i是要选出的样本点，m是种群大小，n是选取个数；

3c)对所生成的初始种群，按照下式计算每个抗体的亲和度：

f(A_i)＝s(A_i)×d(A_i)

其中，S(Ai)={Σi=1n(vi-v‾)2/n}1/2]]>d(Ai)=Σi-nnΣj=1n||rij||]]>

是所有选出样本的均值，‖r_ij‖是样本点v_i，v_j之间的欧氏距离；

3d)根据求得的亲和度按照下式计算每个抗体克隆的个数：

qi=Int{nc×f(Ai)Σj=1nf(Aj)},i=1,2,...n]]>

其中，Int(x)表示大于x的最小整数，n_c是设定的克隆规模；

克隆后的每个抗体变为，整个种群变为Y(k)＝{A′₁(k)，A′₂(k)，…，A′_m(k)}；

3e)先随机确定t个变异位置，其中然后在变异概率下对变异位置的抗体进行高斯变异，比较变异后每个种群的抗体亲和度，并将每个种群亲和度最大的抗体取出，组成下一轮的初始值A(k+1)；

3f)判断最大亲和度是否在连续三次迭代中有提高，如果没有提高，则从总样本中随机生成60％新的样本子集，取代种群中亲和度小的抗体，如果有提高，就不进行操作；

3g)对原迭代次数k重新赋值为k′，其中k′＝_k+1，并判断k′是否超过设定的最大迭代次数T，如果超过T，则输出亲和度最高的抗体作为最终选出的样本子集，如果没超过T，返回步骤3c)；

(4)用贪婪谱嵌入方法对选出的样本子集进行降维；

(5)对降维后的数据进行k-means聚类，该聚类为图像的最终分割结果。