专利汇可以提供一种基于谱聚类的图像分割方法与系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提出一种基于谱聚类的 图像分割 方法与系统,所要解决的问题是传统谱聚类方法在处理复杂图像时,运算速度较慢且运算复杂度较高的问题。同时提高产 铜 谱聚类 算法 在图像分割上的准确性。本发明包括以下步骤:1.将彩色图像从RGB 颜色 空间转换成LAB颜色空间;2.计算图像的颜色特征、空间 位置 特征以及边界特征,并得到相似矩阵;3.合成以上三项特征的相似度矩阵;4.通过计算各行或各列的相似值之和,求出度矩阵;5.根据步骤3和步骤4求出的相似矩阵和度矩阵构造拉普拉斯矩阵;6.由拉普拉斯矩阵和约束矩阵就可以算出聚类分 配向 量,得出聚类结果;该方法不仅能够有效提高传统谱 聚类算法 的鲁棒性,很好地处理尺寸较大的彩色图像,并能有效的避免处理时间较长,计算复杂度较高等问题,具有很好的聚类效果。,下面是一种基于谱聚类的图像分割方法与系统专利的具体信息内容。
1.一种基于谱聚类的图像分割方法与系统,其特征在于,利用超像素算法对原始尺寸较大的图像进行预处理,形成用户指定数目的超像素区域后,利用谱聚类方法对这些区域进行聚类分割,克服了原本操作过程中计算时间较长,计算复杂度较高的问题。该方法具体包括:
步骤1.将原始图像从RGB空间转换成LAB空间;
步骤2.在图像上按照等距离L选取K个初始聚类中心,其中 N为原始图像的像素点个数;
步骤3.将聚类中心调节到原聚类中心周围3×3像素点中的梯度值为最小值的像素点上(避免将边界点或者奇异点当作成是聚类中心点);
步骤4.根据公式 计算图像中的边界特征信息,并
根据公式 计算图像中的空间位置和颜色信息;
步骤5.对特征信息进行整合,其计算公式如下:
其中,α是经验权重,通过以上计算,可以得出每一对数据点的相似度度量。
步骤6.在每个聚类中心周围2L×2L的像素点区域内进行聚类,其中具体聚类的准则设置为区域像素点与其聚类中心之间的距离以及两者的亮度特征;
步骤7.得到新的聚类结果后,通过选择每类区域中的每个像素点的位置以及亮度特征信息进行整合,计算其均值。
步骤8.构造目标函数,其计算公式如下:
subject to:X∈{0,1}N×K,X1K=1N
迭代聚类计算,直至所得到的新的聚类中心与之前所得到的差异值小于事先所制订的某个阈值。
2.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的图像分割方法与系统,其特征在于:利用超像素算法来降低原始图像在分割过程中因建立在原始像素点上所产生的复杂的计算度的问题。超像素算法和传统谱聚类算法两种方法的结合可以一方面提高聚类算法的鲁棒性,另一方面可以降低时间冗余度和计算复杂度,从而只需要通过较少运行时间我们就能达到良好的图像分割效果。
3.根据权利要求1所述的一种基于谱聚类的图像分割方法与系统,其特征在于:所述的数据集N是彩色图像的原始像素点,N为一个3维矩阵。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的超像素算法对图像的预分割是指利用超像素算法对图像实施聚类。通过数量可控性(算法能否直接有效的对原始图像所需超像素区域的数量进行精确地控制)和紧密可控性(算法对于所生成的若干超像素区域间的紧密性连接的可控性)可使用户生成指定数量的超像素区域,并能够对区域之间的紧密连接性进行控制,为实际的研究提供了便利。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征是,所述的步骤4中我们用距离特征、颜色特征和边界特征对图像的相似性度量进行计算,公式如下:
6.根据权利要求1所述的方法其特征是,所述的步骤5中整合的图像特征函数为:
7.一种实现上述任一权利要求所述的方法,其特征在于:超像素算法和传统谱聚类算法,首先通过将超像素算法加入但图像的预分割处理中,实现对图像的预先聚类;其次,将生成的数量可控的超像素区域加入到传统谱聚类算法中进行聚类,根据相似性矩阵和和拉普拉斯矩阵算出聚类分配向量,输出聚类结果。
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