[发明专利]基于并行免疫克隆聚类的SAR图像分割方法

权利要求书

1.一种基于并行免疫克隆聚类的SAR图像分割算法，包括以下步骤：

(1)对待分割的SAR图像进行3层平稳小波变换，图像像素点总个数为z，对每 个像素点提取出10维子带能量特征，构成大小为z×10的输入数据样本 X＝{x_i|i＝1，2，...，z}：

xi=1M×NΣe=1MΣu=1N|coef(e,u)|]]>

其中，M×N为利用滑动窗口确定的子带大小，这里取值为16×16，coef(e，u)为 平稳小波子带中第e行第u列的系数值；

(2)配置MATLAB7.8R2009(a)版本的并行计算环境：

2a)安装MATLAB7.8R2009(a)版本的并行计算工具箱和分布式计算服务器；

2b)在各个集群节点上用mdce start命令启动分布式计算服务器；

2c)在集群的主节点上用startjobmanager命令启动并行任务调度器；

2d)在各个处理器节点上用startworker命令启动工作进程；

(3)根据配置好的MATLAB7.8R2009(a)版本并行计算环境，对输入数据样本X 进行并行任务划分：

3a)根据配置好的MATLAB并行计算环境，使用findResource命令指定配置好的 任务调度器，用createJob命令创建作业；

3b)在所创建的作业中，将规模为z×10的输入数据样本X用createTask命令均衡 划分到p个处理器上，遇到不能整除的情况则将剩余的数据样本存放到最后一个节点 上；

3c)使用submit命令提交作业，然后用waitForState命令将各个任务安排到相应 的任务队列里等待各个处理器节点的执行；

(4)对各个处理器节点上的分块数据进行免疫克隆局部优化，并在优化过程中对 优秀抗体按亲和度值从大到小排序迁移，得到优化后的聚类中心和相应聚类标签；

(5)将聚类标签与SAR对象像素点一一对应，得到图像分割结果。