[发明专利]聚类中心选取方法和系统有效
| 申请号： | 201310418577.X | 申请日： | 2013-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN104463183B | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 赵秀洁;刘媛;刘振华;刘殿超;师忠超 | 申请（专利权）人： | 株式会社理光 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所11105 | 代理人： | 黄剑飞 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种聚类中心选取方法和系统。所述聚类中心选取方法包括接收原始灰度图像；获取灰度图像对应的初始视差图；计算像素点的运动信息；基于运动信息、灰度值以及坐标的各自的最大值与最小值形成的两个特征向量作为两个初步聚类中心，对图像进行初步聚类；计算特征向量的平均值来更新对应类的聚类中心；针对采用平均值更新的聚类中心，通过遍历所有像素点，利用最大最小算法确定新增聚类中心；以初始视差图的视差值作为指导，执行聚类处理；以及确定聚类结果是否出现收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 中心 选取 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种聚类中心选取方法，包括：a.接收同一照相机拍摄的相邻的第t‑1帧和第t帧图像的原始灰度图像；b.获取第t帧图像对应的初始视差图；c.根据第t‑1帧和第t帧的原始灰度图像的灰度值计算第t帧图像中像素点的运动信息；d.以所述运动信息、第t帧图像的灰度值以及第t帧图像坐标的各自的最大值与最小值形成的两个特征向量作为两个初步聚类中心，对第t帧图像进行初步聚类；e.计算所述聚类所获得的类中所有像素点的运动信息、灰度值以及坐标的平均值来更新对应类的聚类中心；f.针对采用平均值更新的聚类中心，通过遍历第t帧图像中的所有像素点，利用最大最小算法确定新增聚类中心；g.基于初始视差图的视差值，以被更新后的聚类中心以及新增聚类中心为聚类中心，对第t帧图像中的所有像素点以其运动信息、灰度值以及坐标为特征执行聚类处理；以及h.对所述步骤g的聚类结果重复执行步骤e‑g直到聚类结果出现收敛为止。
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