[发明专利]基于NJW谱聚类标记的图像分割方法有效
| 申请号： | 201110346346.3 | 申请日： | 2011-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN102346851A | 公开（公告）日： | 2012-02-08 |
| 发明（设计）人： | 缑水平;焦李成;杨静瑜;李阳阳;张佳;徐聪;杨淑媛;庄雄 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于NJW谱聚类标记的图像分割方法，主要解决谱聚类方法稳定性差的问题。其实现过程是：(1)对待分割图像提取灰度共生特征，并进行归一化处理以去除数据间量级影响；(2)用k-means算法将特征数据聚为m类，并以与聚类中心最近邻的特征数据作为采样点，得采样子集S；(3)利用NJW谱聚类算法，对采样子集S进行聚类，得到采样子集S的标签；(4)对采样子集S进行学习，训练一个支撑矢量机SVM分类器；(5)用所得的SVM分类器对所有特征数据进行测试，得到最终的图像分割结果。本发明与现有的技术相比图像分割结果稳定、准确度高，可用于目标检测和目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 njw 谱聚类 标记 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
一种基于NJW谱聚类标记的图像分割方法，包括如下步骤：(1)使用灰度共生矩阵对待分割的图像进行特征提取，并将提取的特征数据归一化到[0，1]之间，以去除数据间量级的影响；(2)用k means算法将归一化后的特征数据聚为m类，并将与聚类中心最近邻的特征数据作为采样点得到采样子集S，m取100；(3)利用NJW谱聚类算法，对采样子集S进行聚类，得到采样子集S的标签；(4)对采样子集S和对应的标签进行学习，训练一个支撑矢量机SVM分类器；(5)用所得的SVM分类器对所有特征数据进行测试，得到最终的图像分割结果。
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