[发明专利]一种邻域加权模糊聚类图像分割方法有效

专利信息
申请号: 202010197180.2 申请日: 2020-03-19
公开(公告)号: CN111402272B 公开(公告)日: 2023-09-29
发明(设计)人: 李小和;屈展;宋新爱;卢胜男 申请(专利权)人: 西安石油大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/187;G06V10/762
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 李鹏威
地址: 710065 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 一种 邻域 加权 模糊 图像 分割 方法
【权利要求书】:

1.一种邻域加权模糊聚类图像分割方法,其特征在于,计算图像中每一个像素的邻域像素权重,并将邻域像素权重融入到模糊C均值聚类算法的目标函数中,得到目标函数JNWFCM,对目标函数JNWFCM进行优化得到使目标函数JNWFCM为局部最小值的每一个像素的模糊隶属度值,利用每一个像素的模糊隶属度值对图像进行分割;

具体包括以下步骤:

步骤一,设定聚类数目c、模糊加权指数m和迭代停止阈值εL

步骤二,采用随机化的方法初始化聚类中心vk

步骤三,计算每一个像素的邻域像素权重Wi

步骤四,将步骤三计算得到的权重Wi={wir,r∈Ni}融入到FCM算法的目标函数中,得到目标函数JNWFCM

式(5)中,c为聚类数目,uik为第i个像素属于第k类的模糊隶属度值,m为模糊加权指数,控制聚类结果模糊程度,vk为第k个类的中心,Ni为第i个像素的邻域,xr为像素灰度值;

步骤五,对步骤四得到的目标函数JNWFCM进行优化得到计算像素的模糊隶属度值的式(6)和计算聚类中心的式(7);

步骤六,对步骤五中的式(6)和式(7)进行迭代,直至式(8)成立,则得到使目标函数JNWFCM为局部最小值的每一个像素的模糊隶属度值uik,否则继续迭代;

||vold-vnew||≤εL (8)

式(8)中,vnew为当前迭代的聚类中心,vold为前一步迭代的聚类中心;

步骤七,根据步骤六得到的uik,代入式(9)计算每个像素的分类标签,完成图像分割;

所述步骤三中每一个像素的邻域像素权重Wi计算步骤如下:

首先,设X={x1,x2,...,xn}表示具有n个像素的图像,xi为第i个像素的灰度值,像素xi的邻域像素的灰度均值μi

式(1)中,Ni为像素xi的邻域,NR为集合Ni的势,xr为像素xi的邻域像素,xr和μi之间的L1范数为

σir=|xri| (2)

定义像素xi的邻域像素xr(r∈Ni)的权重为

式(3)中β为伸缩因子,这里取β=3;σi为σir(r∈Ni)的最大值,即对ξir进行归一化处理得权重wir

记像素xi的邻域像素的权重为Wi={wir,r∈Ni}。

2.根据权利要求1所述的一种邻域加权模糊聚类图像分割方法,其特征在于,所述步骤五中采用拉格朗日乘子法进行优化计算。

3.根据权利要求1所述的一种邻域加权模糊聚类图像分割方法,其特征在于,所述步骤三中的邻域为二阶邻域,在二阶邻域中,每个像素有8个邻点。

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