[發明專利]基于多目標模糊聚類的灰度圖像分割方法

有效

• 申請號: 201310478585.3
• 申請日: 2013-10-13
• 公開（公告）號: CN103473786B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 尚榮華;焦李成;王佳;馬文萍;公茂果;齊麗萍;李陽陽;王爽;馬晶晶
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 程曉霞,王品華

1.一種基于多目標模糊聚類的灰度圖像分割方法，其特征在于包括有如下

步驟：

(1)讀入一幅不含噪聲的灰度圖像I，并統計灰度圖像I的灰度直方圖GH為GH＝{n_l,l＝0,1,...,255}，l是灰度圖像I的灰度級，n_l是灰度級l的像素點個數；

(2)根據灰度圖像I的灰度直方圖GH隨機生成聚類中心C，C＝{c_i,i＝1,...,K}，聚類中心C也稱為抗體，c_i為第i類的聚類中心，K為灰度圖像I的分割類別數；

(3)按照步驟(2)對灰度圖像I進行操作，生成N個抗體，組成灰度圖像I的父代抗體種群V為V＝{C_j,j＝1,...,N}，其中N為灰度圖像I的種群個數，設種群迭代次數為t，t的初始取值為1，j是循環變量；

(4)根據灰度圖像I的父代抗體種群V中任意抗體C，計算灰度圖像I的模糊隸屬度矩陣U為：

U＝{u_ib,i＝1,...,K,b＝1,...,M}，

其中，M是灰度圖像I的像素點總個數，u_ib是灰度圖像I中第b個像素點x_b屬于第i類的模糊隸屬度，表示為：

uib=1(d(xb,ci)/d(xb,c1))2+(d(xb,ci)/d(xb,c2))2+···+(d(xb,ci)/d(xb,cK))2,]]>

其中，d(x_b,c_i)是像素點x_b與聚類中心c_i之間的歐氏距離，i＝1,...,K，c_i是抗體C的第i類的聚類中心；

(5)按照步驟(4)對灰度圖像I的父代抗體種群V中所有N個抗體分別計算其模糊隸屬度，組成整個種群的模糊隸屬度矩陣組U為U＝{U_j,j＝1,...,N}；

(6)根據灰度圖像I的父代抗體種群V和整個種群的模糊隸屬度矩陣組U，計算種群中抗體C的兩個目標函數值，衡量像素全局劃分的模糊聚類的有效性評價準則為第一個目標函數，致密分離有效性評價準則作為第二個目標函數；

(7)按照步驟(6)對灰度圖像I的父代抗體種群V中所有N個抗體分別計算其目標函數值f₁和目標函數值f₂；

(8)根據目標函數f₁和目標函數f₂，在灰度圖像I的父代抗體種群V中尋找非支配抗體種群V_f，V_f是灰度圖像I的父代抗體種群V中所有非支配抗體C^*的集合；

(9)根據灰度圖像I的非支配抗體種群V_f執行等級克隆操作，生成克隆后種群V_c；

(10)根據灰度圖像I的克隆后種群V_c執行非一致性變異操作，生成變異后種群V_r；

(11)根據灰度圖像I的變異后種群V_r進行動態擁擠距離刪除機制，選出m個抗體作為灰度圖像I的新種群V；

(12)判斷迭代次數t是否達到了最高迭代次數g_max，如果滿足t＞g_max，執行步驟(13)，否則返回步驟(4)，t＝t+1，進行下一次迭代；

(13)在循環結束后得到的灰度圖像I的父代抗體種群V中，根據第三方評價指標PBM從父代抗體種群V中選出最優的抗體C_e作為灰度圖像I的最優聚類中心；

(14)根據灰度圖像I的灰度直方圖GH和最優的聚類中心C_e，計算灰度圖像I每個灰度級l到每個聚類中心c_i的灰度差值d_il；

(15)根據灰度圖像I的灰度差值d_il，計算灰度圖像I的每個灰度級l到每個聚類中心c_i所包含的小于該灰度級l到該聚類中心c_i的所有灰度級的像素點個數S_il：

其中，n_k是灰度級為k的像素點的個數，d_ik是灰度級k到每個聚類中心c_i的灰度差值，d_il是灰度級l到聚類中心c_i的灰度差值；

(16)在灰度圖像I的像素點個數S_il中，以灰度級l為基準，找到灰度級l與每個聚類中心c_i的像素點個數S_il中最小的聚類中心c_f，并將灰度級l分到最小的聚類中心c_f所對應的第f類，由此得到灰度圖像I的分類結果G。