[发明专利]一种融合邻域信息的模糊聚类方法在审
| 申请号： | 201811118676.5 | 申请日： | 2018-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN109360207A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 顾雨迪;狄岚;刘海涛 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 214100 江苏省无*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合邻域信息的模糊聚类方法，包括，第一步，对图像进行处理，将用作聚类的图像数据信息由单一测度扩充为三层测度；第二步，改进模糊C均值算法，并为隶属度矩阵添加先验知识概率因子项；第三步，在目标函数上添加隶属度差异惩罚项；第四步，对图像进行聚类分割。通过本发明提高对噪声的鲁棒性，有效的剔除干扰区域，分割出图像中的显著区域，同时降低时间复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 测度 邻域信息 模糊聚类 隶属度 图像 聚类 模糊C均值算法 矩阵 图像数据信息 时间复杂度 概率因子 干扰区域 目标函数 先验知识 显著区域 融合 惩罚项 鲁棒性 分割 三层 剔除 噪声 改进 | ||
【主权项】：
1.一种融合邻域信息的模糊聚类方法，其特征在于：包括，第一步，对图像进行处理，将用作聚类的图像数据信息由单一测度扩充为三层测度；第二步，改进模糊C均值算法，并为隶属度矩阵添加先验知识概率因子项；第三步，在目标函数上添加隶属度差异惩罚项；第四步，对图像进行聚类分割；其中，所述改进模糊C均值算法后，相应改进后的目标函数为：![]()
通过迭代获得隶属度与聚类中心后，更新公式为：![]()
![]()
根据隶属度矩阵以及聚类中心完成对图像的分割，记录时间以及计算图像分割精确率。
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