[发明专利]一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法及其装置

权利要求书

1.一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

对核函数进行加权和增加常数项处理得到新核函数；

根据所述新核函数计算得到隶属度函数、聚类中心函数和目标函数；

根据初始聚类中心矩阵和所述隶属度函数计算得到隶属度矩阵；

将所述隶属度矩阵和所述初始聚类中心矩阵代入所述目标函数计算得到目标函数值；

根据所述隶属度矩阵和所述聚类中心函数进行计算，根据计算结果更新所述初始聚类中心矩阵；

根据更新的初始聚类中心矩阵和所述隶属度函数计算并根据计算结果更新所述隶属度矩阵；

将更新的隶属度矩阵和更新的初始聚类中心矩阵代入所述目标函数计算并根据计算结果更新所述目标函数值；

如果所述目标函数值和更新后的目标函数值的大小满足设定条件，则图像分割结束得到图像分割结果；如果所述目标函数值和更新后的目标函数值的大小不满足设定条件，则根据更新的隶属度矩阵、所述隶属度函数、聚类中心函数和目标函数进行迭代处理直到所述目标函数值和更新后的目标函数值的大小满足设定条件为止；

所述新核函数的计算公式为：

其中K(x,y)为符合Mercer定理的核函数，权值0λ≤1，常数项ε∈R。

2.根据权利要求1所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述初始聚类中心矩阵的计算过程包括：

获取峰值数量与聚类中心数量相等的灰度直方图；

根据所述灰度直方图的峰值计算得到初始聚类中心并得到初始聚类中心矩阵。

3.根据权利要求2所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述目标函数公式为：

其中C为预设的聚类数目，N是图像中像素数目，m为模糊因子，U＝{u_ij}为隶属度矩阵，u_ij是第j个像素属于第i类的隶属度，v_i是第i个聚类中心，V＝{v₁,v₂,…,v_c}为聚类中心矩阵，为：

其中为内核引导距离。

4.根据权利要求3所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述隶属度函数为：

其中计算得到的u_ij是第j个像素属于第i类的隶属度。

5.根据权利要求4所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述聚类中心函数为：

其中计算得到的v_i是第i个聚类中心。

6.根据权利要求5所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述初始聚类中心的计算包括：

每个峰值所在区间内所有灰度值对对应聚类中心都有相应的贡献度，贡献度ω_k定义如下：

基于贡献度ω_k计算初始聚类中心的公式为：

所述灰度直方图的峰值的横坐标为g_i，i＝1,2,….,C，根据灰度值与g_i的距离，把原图像的像素划分为C个区间，每个区间的定义如下：区间1为[l₁,h₁]，区间2为[l₂,h₂]，…，区间C为[l_c,h_c]；其中l₁＝0，h_c＝255，h(k)的定义如下：h(k)＝n_k，k是区间[0,255]内的灰度级，n_k为图像中出现k这种灰度级的像素数。

7.根据权利要求6所述一种基于加权核函数模糊聚类的图像分割方法，其特征在于，所述设定条件为：所述目标函数值-所述更新后的目标函数值设定阈值。