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公开(公告)号：CN107301644A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710434179.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明是一种基于均值漂移和模糊聚类的自然图像无监督分割方法，主要解决现有技术对海量自然图像的无监督分割准确率低的问题。其方案是：1)输入图像，对其进行平滑；2)在平滑后图像像素的归一化RGB彩色空间中均匀初始化64个迭代初始点；3)对初始点进行迭代搜索，得到64个收敛点；4)删除以收敛点为中心的高维球内像素数目小于删除阈值的收敛点；5)合并欧式距离小于合并阈值的收敛点，确定密度峰值及密度峰值数目，依次计算像素的隶属度和像素的平滑隶属度；6)对像素的平滑隶属度去模糊化，为每个像素加上类标签，输出分割图像。本发明不需要设置控制参数，能自动确定图像的分割类别数，可用于对海量自然图像的无监督分割。
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公开(公告)号：CN107169962B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710344358.X
申请日：2017-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于空间密度约束核模糊聚类的灰度图像快速分割方法。主要解决现有方法对含有噪声点和离群点的不均匀灰度图像不能快速准确分割的问题。其实现方案是：1)输入灰度图像，对灰度图像进行迭代加权滤波生成滤波图像；2)设置图像分割类别数和图像聚类迭代终止条件；3)随机初始化模糊聚类中心；4)统计加权图像各灰度级的像素数量；5)使用核模糊聚类算法对加权图像像素进行聚类得到灰度级隶属度矩阵；6)对灰度级隶属度矩阵去模糊化；7)为图像中的像素点加上类标，输出分割图像。本发明提高了分割速度和精度，并能在抑制图像噪声和离群值的同时，保护图像边缘细节，可用于图像目标识别和医学图像辅助分析。
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公开(公告)号：CN107169962A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710344358.X
申请日：2017-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于空间密度约束核模糊聚类的灰度图像快速分割方法。主要解决现有方法对含有噪声点和离群点的不均匀灰度图像不能快速准确分割的问题。其实现方案是：1)输入灰度图像，对灰度图像进行迭代加权滤波生成滤波图像；2)设置图像分割类别数和图像聚类迭代终止条件；3)随机初始化模糊聚类中心；4)统计加权图像各灰度级的像素数量；5)使用核模糊聚类算法对加权图像像素进行聚类得到灰度级隶属度矩阵；6)对灰度级隶属度矩阵去模糊化；7)为图像中的像素点加上类标，输出分割图像。本发明提高了分割速度和精度，并能在抑制图像噪声和离群值的同时，保护图像边缘细节，可用于图像目标识别和医学图像辅助分析。
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公开(公告)号：CN107301644B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710434179.5
申请日：2017-06-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明是一种基于均值漂移和模糊聚类的自然图像无监督分割方法，主要解决现有技术对海量自然图像的无监督分割准确率低的问题。其方案是：1)输入图像，对其进行平滑；2)在平滑后图像像素的归一化RGB彩色空间中均匀初始化64个迭代初始点；3)对初始点进行迭代搜索，得到64个收敛点；4)删除以收敛点为中心的高维球内像素数目小于删除阈值的收敛点；5)合并欧式距离小于合并阈值的收敛点，确定密度峰值及密度峰值数目，依次计算像素的隶属度和像素的平滑隶属度；6)对像素的平滑隶属度去模糊化，为每个像素加上类标签，输出分割图像。本发明不需要设置控制参数，能自动确定图像的分割类别数，可用于对海量自然图像的无监督分割。
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