[发明专利]N维特征空间连通性计算方法

权利要求书

1.一种N维特征空间连通性的计算方法，其特征在于，该方法使用“数据提升、建标签阵、数据分块、分块跟踪、标签提升、块间合并、输出集合”的步骤完成特征空间连通性在云计算平台的计算。

2.如权利要求1所述的连通性的计算方法，其特征在于，所述“数据提升、建标签阵、数据分块、分块跟踪、标签提升、块间合并、输出集合”的步骤具体为：

1)数据提升：接收一特征矩阵，扫描该矩阵，计算所有特征值中的最大值(MAX)与最小值(MIN)；在该最大值与该最小值不相等时，将所有特征值同时减去(MIN-1)；

2)建标签阵：创建一标签矩阵，该标签矩阵的行列数与该特征矩阵的行列数相同且其初始值全部标为0；

3)数据分块：将该特征矩阵分成若干行列数相同的小块；

4)分块跟踪：将该若干小块中的每一小块分别送入云平台上不同的计算机或处理器，根据连通性要求进行邻域跟踪运算，每一小块运算后的结果分别存入该标签矩阵b中的相应位置，从而使每一小块内的不同连通区对应不同的标签值；

5)标签提升：藉由一预设的标签提升算法使该标签矩阵中的每一个标签值无重复；

6)块间合并：检测左右相邻块间的边界点在该标签矩阵中的位置，并判断在该特征矩阵中相同位置上特征值是否相等；若相等，则用左块的标签值替换右块的标签值；检测上下相邻块间的边界点在该标签矩阵中的位置，并判断在该特征矩阵中相同位置上特征值是否相等；若相等，则用上块的标签值替换下块的标签值；替换后标签值相等的区域是同一连通区；及

7)输出集合：对标签矩阵按(s，v)形式组织，按v快速排序，分类输出(s)，其中s为空间坐标，v为标签值。

3.如权利要求2所述的连通性的计算方法，其特征在于，在所述数据分块及分块跟踪步骤中，所述预设的跟踪算法为二维8邻域跟踪及三维26邻域跟踪。

4.如权利要求3所述的连通性的计算方法，其特征在于，在所述预设的跟踪算法中，如果某一点被跟踪过，将其值翻转，即如原值为x，跟踪过后，则变成-x，用于避免重复跟踪。

5.如权利要求2所述的连通性的计算方法，其特征在于，所述预设的标签提升算法包括比较每一小块经运算后的若干标签值中的最大标签值(A)与最小标签值(a)，将每一小块中的标签值减去(a-1)，以及从第二小块开启每一小块中的标签值都加上前一小块的最大标签值，直至最后一块。

6.如权利要求2所述的连通性的计算方法，其特征在于，所述N维特征空间为二维特征空间时，对标签矩阵按(i，j，v)形式组织，按v快速排序，分类输出(i，j)，其中i为行，j为列，v为标签值。

7.如权利要求2所述的连通性的计算方法，其特征在于，所述连通性的计算方法用于图像分割时还包括步骤：从外部接收一图像，将其从RGB转换到CIE-Luv空间，以10为单位量化L/u/v，量化后以sqrt(L²+u²+v²)为特征值形成特征矩阵，其中，sqrt表示开平根。