[发明专利]基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法

权利要求书

1.基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：对图像进行预处理，利用引导滤波器对图像进行滤波并增强图像的对比度；

步骤二：初始化聚类类别数、加权指数、迭代终止阈值、最大迭代次数及初始聚类中心；

步骤三：计算核函数中的径向宽度值；

步骤四：更新隶属度矩阵和聚类中心；

步骤五：比较当前新的聚类中心与上一次聚类中心的绝对差值是否小于迭代终止阈值，或者迭代计数器的值是否大于最大迭代次数，若成立则停止并输出最终的隶属度矩阵和聚类中心，转到步骤六继续执行；否则，迭代计数器加一后转向步骤四继续执行；

步骤六：去模糊化，得到最优的分割结果。

2.如权利要求1所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，所述步骤一中，运用形态学方法增强蛋白点与背景间的对比度。

3.如权利要求1所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，所述步骤二中，从蛋白点样本数据集中任选c个不同数据分别作为初始聚类中心的c个初始聚类中心值，2≤c＜n，n指聚类数据集中所有数据的个数。

4.如权利要求1所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，所述步骤二中，聚类类别数和加权指数通过赋予不同的值，进行实验测试对比效果图获得。

5.如权利要求1所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，所述步骤三中，通过计算蛋白点样本数据方差来确定高斯核函数径向宽度值。

6.如权利要求5所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，径向宽度值的计算方法具体为：

$\mathrm{\σ}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}\left|\right|x_k-\stackrel{\‾}{x}|{|}^2}{n-1},\stackrel{\‾}{x}=\frac{\underset{k=1}{\overset{n}{\Σ}}{x}_k}{n}$

其中，为蛋白点样本数据集的均值，σ为高斯核函数的径向宽度值；Σ为求和操作；n指聚类数据集中所有数据的个数；x_k指第k个样本点。

7.如权利要求1所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，所述步骤四中，在约束条件下，令目标函数分别对隶属度和聚类中心求偏导数并赋值为0，从而获得隶属度和聚类中心的表达式。

8.如权利要求7所述基于模糊聚类的凝胶蛋白分割方法，其特征是，

隶属度的计算方法为：

聚类中心的计算方法为：

其中，c指聚类类别数；m为加权指数；n指聚类数据集中所有数据的个数；Σ为求和操作；u_ik指第k个样本点属于第i类的隶属度；v_i表示第i类的中心；x_k指第k个样本点；K(x_k,v_i)指数据集中第k个样本点xk与聚类中心中第i个聚类中心值的核函数值；K(x_k,v_j)指数据集中第k个样本点x_k与聚类中心中第j个聚类中心值的核函数值。