[發(fā)明專利]基于粗糙集的快速抑制模糊聚類的圖像分割方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610056229.6 | 申請日： | 2016-01-27 |
| 公開（公告）號： | CN105741279A | 公開（公告）日： | 2016-07-06 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 尚榮華;焦李成;文愛玲;田平平;劉芳;馬文萍;王爽;侯彪;劉紅英 | 申請（專利權(quán)）人： | 西安電子科技大學(xué) |
| 主分類號： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陜西電子工業(yè)專利中心 61205 | 代理人： | 韋全生;王品華 |
| 地址： | 710071*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 粗糙 快速 抑制 模糊 圖像 分割 方法 | ||
本發(fā)明提出了一種基于粗糙集的快速抑制模糊聚類的圖像分割方法，用于解決現(xiàn)有圖像分割方法運行速度慢、分割正確率低和對噪聲的魯棒性差的技術(shù)問題，其實現(xiàn)步驟是：1.輸入一幅待分割的圖像I
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及一種灰度圖像的分割方法，特別涉及一種基于粗糙集的快速抑制模糊聚類的圖像分割方法，可用于人工合成圖像、醫(yī)學(xué)圖像和自然圖像的特征提取和目標(biāo)識別。
背景技術(shù)
隨著圖像處理技術(shù)的不斷進(jìn)步，對于圖像處理的應(yīng)用與需求不斷提高，而圖像分割是圖像分析和處理過程中的一個重要步驟，因此研究圖像分割方法具有非常重要的意義。圖像分割是根據(jù)圖像的某些特征的相似性準(zhǔn)則給圖像中的像素點賦值并聚類，使得具有相同類標(biāo)的像素點具有相似的性質(zhì)，進(jìn)而從輸入的圖像中提取感興趣的區(qū)域或特征的過程。
隨著國內(nèi)外圖像分割技術(shù)不斷發(fā)展，研究人員相繼提出了許多有效的圖像分割方法，應(yīng)用最廣泛的有閾值分割方法和聚類方法。閾值分割方法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法，該方法的計算量小、實現(xiàn)簡單、性能相對穩(wěn)定，因此成為圖像分割中最基本的分割方法，但是因為閾值的使用，使得劃分不太準(zhǔn)確。聚類方法是一種非常重要的圖像分割方法，模糊C-均值聚類方法(FCM)是聚類方法中應(yīng)用最廣泛的，F(xiàn)CM是一種非監(jiān)督的聚類方法，也是圖像分割中最經(jīng)典的方法之一。FCM算法引進(jìn)了模糊集的概念，并且不需要給定一個具體的閾值，使得該方法用于圖像分割時，能保留更多的圖像信息，因而在圖像分割領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。FCM算法可以較好地保留圖像的原有信息，但由于該方法沒有考慮圖像的鄰域信息，使得分割的正確率低，對噪聲的魯棒性差，且收斂速度慢。
隨著現(xiàn)代社會對圖像分割結(jié)果要求的提高，傳統(tǒng)的FCM算法存在分割正確率低，對噪聲的魯棒性差，且收斂速度慢的缺陷，使得該方法所得到的圖像分割結(jié)果已不能滿足要求，研究人員針對這些缺陷做出了一些改進(jìn)，例如：
F.Zhao等人在Expert Systems with Applications,41(2014)4083-4093上發(fā)表了論文“Optimal-selection-based suppressed fuzzy c-means clustering algorithmwith self-tuning non local spatial information for image segmentation”，該論文首先采用非局部空間信息計算每個像素點的灰度值，對圖像進(jìn)行重構(gòu)；然后計算每個灰度值的隸屬度，并組成隸屬度矩陣，使用抑制方法對該隸屬度矩陣中的部分隸屬度進(jìn)行修改，使得灰度值屬于哪個類別更加明顯；再計算每個灰度值的聚類中心，并多次迭代，輸出聚類結(jié)果，最后進(jìn)行圖像分割。該方法通過重構(gòu)圖像減少了噪聲的影響，提高了分割的正確率，并通過對隸屬度的抑制提高了運行速度，但是對噪聲的魯棒性提高幅度不高、圖像分割的正確率和速度提高的效果仍然較差。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出了一種基于粗糙集的快速抑制模糊聚類的圖像分割方法，用于解決現(xiàn)有圖像分割方法中存在的運行速度慢、分割的正確率低和對噪聲的魯棒性差的技術(shù)問題。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
一種基于粗糙集的快速抑制模糊聚類的圖像分割方法，包括如下步驟：
(1)輸入一幅待分割的圖像I
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