[发明专利]一种基于视觉仿生与力场作用的图像自适应聚类方法

摘要

本发明一种基于视觉仿生与力场作用的图像自适应聚类方法，包括以下步骤：步骤1，任选一张图像作为待分析图像Img，将待分析图像Img生成CIE‑Laba颜色空间下的颜色图Img2；步骤2，将CIE‑Laba颜色空间下的颜色图Img2的每个波段划分成d个子空间，即得到dn个颜色子区域空间，其中n为颜色图Img2的波段数；步骤3，计算dn个颜色子区域空间中每个子区域的稳定重心，并将每个子区域的稳定重心作为聚类中心；本发明提出并实现了用一种基于视觉仿生技术和力场作用的自适应聚类方法，该方法高效、简洁、易于实现，可用于各种数据分析的初步认知。

主权项

一种基于视觉仿生与力场作用的图像自适应聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，任选一张图像作为待分析图像Img，将待分析图像Img生成CIE‑Laba颜色空间下的颜色图Img2；步骤2，将CIE‑Laba颜色空间下的颜色图Img2的每个波段划分成d个子空间，即得到dn个颜色子区域空间，其中n为颜色图Img2的波段数；步骤3，计算dn个颜色子区域空间中每个子区域的稳定重心，并将每个子区域的稳定重心作为聚类中心；包括：步骤31，从dn个颜色子区域空间中任选一个子区域作为当前子区域，设该当前子区域的重心为像素i，当前子区域的相邻子区域为3a‑1个，i＝1,2,...,M，a＝1,2,3，M为颜色子区域空间中的像素总数；步骤311，从3a‑1个相邻子区域中任选一个子区域作为当前相邻子区域，a＝1,2,3；设像素j为当前相邻子区域的任一像素；其中，j＝1,2,...,M，i≠j；步骤311‑1，若像素i和像素j之间的可移动性MOij≤1，则当前子区域的重心相对于当前相邻子区域为稳定重心，执行步骤312；步骤311‑2，若像素i和像素j之间的可移动性MOij＞1，将像素j划入到当前子区域中得到修正后的当前子区域，则修正后的当前子区域的重心相对于当前相邻子区域为稳定重心；步骤312，将当前子区域相对于当前相邻子区域的稳定重心作为像素i，重复步骤311，直至3a‑1个相邻子区域都被作为当前相邻子区域，得到当前子区域的稳定重心；步骤32，重复步骤31，直至dn个子区域都被作为当前子区域，得到每个子区域的稳定重心。