[发明专利]一种邻域加权模糊聚类图像分割方法有效
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 邻域 加权 模糊 图像 分割 方法 | ||
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为
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为
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=|xr-μi| (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。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安石油大学,未经西安石油大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010197180.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种全光纤锁模光纤激光器
- 下一篇:一种基于神经网络的降水降尺度空间预测方法
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序