[發明專利]一種基于集成的快速譜聚類方法

有效

• 申請號: 201711278376.9
• 申請日: 2017-12-06
• 公開（公告）號: CN108154157B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 王曉春;常晨昱
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 齊書田

1.一種基于集成的快速譜聚類方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：輸入圖片，然后劃定移動窗口，使移動窗口在水平或者垂直方向上平移，將輸入的每張圖片劃分為若干塊；

步驟2：對得到的分塊的HSV顏色空間進行顏色直方圖統計，提取顏色特征向量；

步驟3：將獲取到的每張圖的顏色特征向量作為譜聚類的輸入，得到每張圖片的譜聚類結果，得到相應顏色特征向量的label值；

步驟4：使用BIRCH分類樹對步驟3中被label值標記的顏色特征向量分類；

步驟5：使用BIRCH分類樹結果對譜聚類的結果進行集成；

步驟6：將集成后的label值通過不同的顏色進行標記，得到圖片分割的結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于集成的快速譜聚類方法，其特征在于，步驟1中移動窗口的尺寸為10×10。

3.根據權利要求1所述的一種基于集成的快速譜聚類方法，其特征在于，步驟2具體為：將HSV顏色空間的色度H均勻地分割為15個區間，而將飽和度S和亮度V均勻地分割為4個區間，則每一個色彩都被分成了三部分：15個取值的色度，4個取值的飽和度與4個取值的亮度，所有區間的排列組合能夠生成240種不同的顏色組合，然后將移動窗口中的所有像素分配到對應的組合中，得到一個高度稀疏的特征向量f。

4.根據權利要求1所述的一種基于集成的快速譜聚類方法，其特征在于，步驟3具體包括：

步驟3.1：計算得到的特征向量的相似度矩陣S，由相似度矩陣S構建度矩陣DU和鄰接矩陣W；

步驟3.2：根據公式L＝DU^-1L＝I-DU^-1W，計算拉普拉斯矩陣L；

步驟3.3：求解拉普拉斯矩陣L的特征值，并從小到大排序，取前k小的特征值并存儲與之對應的特征向量v₁,v₂,v₃,...,v_k；

步驟3.4：將前k小特征值對應的特征向量依次排列，組成n×k的矩陣F，其中n為提取到的特征向量的總數，k為前k小特征值對應特征向量的個數，即矩陣的維度；

步驟3.5：利用K-means聚類算法將步驟3.4中得到的矩陣F中數據聚成k簇C₁，C₂，C₃，...，C_k。