[发明专利]一种基于切比雪夫距离的半监督多目标聚类图像分割方法有效

专利信息
申请号: 201710577141.3 申请日: 2017-07-14
公开(公告)号: CN107392921B 公开(公告)日: 2020-12-08
发明(设计)人: 赵凤;王俊;刘汉强;韩文超 申请(专利权)人: 西安邮电大学
主分类号: G06T7/11 分类号: G06T7/11;G06T7/194;G06K9/62;G06N3/12
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 安彦彦
地址: 710062 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 一种基于切比雪夫距离的半监督多目标聚类图像分割方法,标记数据样本点,然后计算标记数据样本点的相应类均值,并对彩色图像数据进行基于切比雪夫距离的半监督多目标进化聚类,利用闵可夫斯基得分指标从得到的近似帕累托最优的非支配解集中选择一个最优个体;根据最优个体对彩色图像中的像素进行类别划分,得到图像的最终分割结果。该方法可以同时对不同的聚类准则函数进行优化,且使本发明不易陷入局部最优。使用闵可夫斯基得分指标根据监督信息从最终得到的非支配解集中选取合适的最优个体,继而得到较为理想的图像分割效果,使目标可以较完整的分割出来。本发明能够有效地利用监督信息获得较理想的图像分割结果且算法实现简单。
搜索关键词: 一种 基于 距离 监督 多目标 图像 分割 方法
【主权项】:
一种基于切比雪夫距离的半监督多目标聚类图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:输入待分割的彩色图像;步骤2:设置基于切比雪夫距离的半监督多目标聚类的参数;步骤3:标记数据样本点;步骤4:计算步骤3中标记数据样本点的相应类均值,并对彩色图像数据进行基于切比雪夫距离的半监督多目标进化聚类,得到一个近似帕累托最优的非支配解集;采用闵可夫斯基得分指标从近似帕累托最优的非支配解集中选择一个最优个体;步骤5:根据最优个体对彩色图像中的像素进行类别划分,得到图像的最终分割结果。
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