[發明專利]一種基于區域生長和蟻群聚類的圖像分割方法

無效

• 申請號: 200710018667.4
• 申請日: 2007-09-14
• 公開（公告）號: CN101286199A
• 公開（公告）日: 2008-10-15
• 發明（設計）人: 郭雷;楊衛莉;趙天云;肖谷初
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/62;G06T5/00
• 代理公司: 西北工業大學專利中心
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于區域生長和蟻群聚類的圖像分割方法，其特征在于步驟如下：

1)對于M1×N的圖像采用四鄰域的中值濾波去濾除噪聲；

2)采用區域生長的方法對圖像進行預處理：

2.1、在沒有被標記的像素中選擇灰度最大點為種子點；

2.2、根據式|I_seed-I|＜λ|I_max-I_min|，取λ＝0.3，進行區域生長，將滿足此公式的鄰接像素加入到種子區域，并對它們進行標記；其中I表示像素的灰度值，I_seed表示種子點的灰度值，I_max與I_min分別表示圖像中的最大灰度值與最小灰度值，λ是可調節的參數；

2.3、搜索未被標記的像素，進行上述的兩步，當不再有未被標記的像素時，輸出被劃分的區域；

3)提取出灰度信息和空間信息特征：

所述的提取灰度信息特征：區域生長后計算區域R_i和R_j之間的平均灰度差g_ij＝|I_i-I_j|，其中I=1kΣi=1khi;]]>其中：I是區域生長后得到小區域的平均灰度值，M是區域生長后得到小區域數(即R₁，R₂，…，R_M)，h代表每個小區域中的灰度值，有k個灰度級，即h₁，h₂，…，h_k；

所述的提取空間信息特征：根據dij=Σk=1mPk(xik-xjk)]]>得到空間特征；其中d_ij表示X_i到X_j之間的加權歐氏距離，即某區域X_i到不同食物源的距離，m是螞蟻的維數，P_k為加權因子，加權因子可以根據數據各分量對聚類的影響程度來設定；

4)利用蟻群算法進行聚類合并和分割：

4.1將區域生長后的圖像區域數M看作每個螞蟻，初始化N，r，ε₀，α，β，τ_s(0)＝0，P₀；

4.2根據式τij(t)=1dij≤r0dij>r]]>計算各路徑上的信息量τ_ij，其中r表示聚類半徑；計算引導函數式η_ij′，ηij′=rdij+gij=rΣk=1mpk(Xik-Cjk)2+|Ii-Ij|;]]>根據式pij(t)=τijα(t)ηij′β(t)Σs∈Sτsjα(t)ηsj′β(t)]]>計算X_i歸并到X_j的概率p_ij(t)，其中，S是螞蟻X_s下一步可以選擇的路徑集合即S＝{X_s|d_sj≤r，s＝1，2，…，N}；α，β為調節因子，起到防止所有螞蟻沿相同路徑得到相同結果所產生的停滯搜索的作用；

4.3根據判斷原則1：P_ij(t)≥P₀成立，則X_i歸并到X_j鄰域內，繼續執行下一步；根據判斷原則2：P_ij(t)＜P₀，則轉到步驟3中計算i+1點到j點的灰度信息特征g_i+1，j和d_i+1，j，根據步驟4.2計算概率P_i＝1，j(t)，按照判斷原則1或原則2決定執行步驟；

4.4根據Cj‾=1JΣk=1JXk,]]>X_k∈C_j計算聚類中心C_j，其中：C_j表示所有歸并到X_j鄰域的數據集合，J為C_j類中元素的個數，即C_j＝{X_k|d_kj≤r，k＝1，2，…，J}；

4.5計算各類的類間距離，當類間距小于閾值ε時，將兩類合并為一類，更新聚類中心；

4.6如果還有待分類區域，則返回步驟3，否則輸出聚類結果，得到分割的圖像。