[发明专利]一种无监督的快速图像分割算法

权利要求书

1.一种无监督的快速图像分割算法，其特征在于：

首先对模糊隶属度矩阵进行非线性加权滤波，其次进行归一化处理，最后根据修正后的隶属度矩阵计算聚类中心，从而得到分割结果，具体包括以下步骤：

(1)首先确定聚类数目c、模糊加权指数m和迭代终止条件ε；

(2)初始化像素x_i相对于聚类中心v_k的模糊隶属度矩阵u_ki，所述1≤i≤N，1≤k≤c，N表示像素个数；

(3)设置循环计数器b＝0；

(4)对模糊隶属矩阵u_ki进行非线性加权滤波得到组合隶属度函数H_ki；

(5)对H_ki进行归一化处理，从而得到修正后的模糊隶属度矩阵u′_ki；

(6)根据修正后的模糊隶属度矩阵计算聚类中心v_k；

(7)用当前聚类中心计算第b+1次的模糊隶属度(u'_ki)^(b+1)；

(8)如果max{(u'_ki)^(b)-(u'_ki)^(b+1)}＜ε，算法终止，否则令b＝b+1，转向步骤4；

(9)利用聚类标签标记原图像，从而得到最终的分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种无监督的快速图像分割算法，其特征在于：所述步骤4的组合隶属度函数定义如下：

$H_{ki}=u_{ki}^2+G_{ki}$

其中，u_ki表示第i个像素x_i相对于第k个聚类中心v_k的模糊隶属度，G_ki表示邻域隶属度模糊因子；G_ki的公式定义如下：

$G_{ki}=\underset{i\≠j}{\underset{j\∈R_i}{\Σ}}\frac{1}{d_{ij}+1}{u}_{kj}^2$

其中，j∈R_i表示第i个像素的邻域信息，u_kj表示以像素x_i为中心的邻域像素x_j相对于第k个聚类中心v_k的模糊隶属度，d_ij表示中心像素x_i与邻域像素x_j的空间欧式距离,该距离为常数。