[發明專利]一種共生圖像模式挖掘方法

有效

• 申請號: 201810556686.0
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108764262B
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 楊劍宇;黃瑤;鄧宇陽;朱晨
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 陶海鋒

1.一種共生圖像模式挖掘方法，其特征在于，包括如下步驟：

（1）利用SIFT算法提取圖像中的視覺基元；

（2）利用語境感知聚類將視覺基元聚類成語境相似組；

（3）利用空間聚類將語境相似組分成對象組；

（4）合并匹配模式，圈定對象組；

具體包括：對于對象組，它的空間中心記為，由下式計算得：

，

其中是的位置，是由SIFT檢測到的視覺基元；用表示和之間的歐幾里得距離，如果，其中是閾值參數，則將{，}記為一個匹配對，這種聯合對的頻率被定義為：

如果，將組和合并，其中P是所有上下文相同的組中的對象組的總體量，并且是閾值參數；對于合并的W組，再次應用空間聚類來將其劃分為對象組；利用最大得分法定位對象組，使用矩形區域圈定對象組，，使其內部得分最高；當圈定對象組時，將正得分分配給屬于的視覺基元，而負得分被分配給圖像中的其他像素；

（5）對每個對象組進行SVD-SIFT檢測；

（6）在雙層過濾規則下篩選出有意義的共生模式；

具體包括：在語境相似組級別上實現第一層過濾并且只保留一個組：

；

然后在對象組級別執行第二層過濾，以進一步過濾中的無意義對象組，保留滿足以下兩個規則的對象組：

，

，

其中是語境相似組的個數，W_k是第k個語境相似組，S(k) 為W_k的意義分數，W_k*是第k*個語境相似組，S(k*) 為W_k*的意義分數，表示對象組的意義分數，表示的穩定率，表示W_k'的穩定率；

（7）限定框精修。

2.根據權利要求1所述的共生圖像模式挖掘方法，其特征在于，步驟（2）在所述語境感知聚類中，使用原始特征的K均值聚類，將視覺基元分類為M個不同的視覺詞匯，然后在每個基元的預定空間鄰域內產生一個M維合集矢量，然后采用嵌套EM算法來最小化損失函數并且最終獲得個語境相似組。

3.根據權利要求1所述的共生圖像模式挖掘方法，其特征在于，所述步驟（3）具體包括：應用K均值算法來生成空間分離的圖案；采用輪廓系數方法來評估K均值算法在不同簇數量下的分類性能，確定空間聚類的數量，通過評估，選擇最佳數量的簇，通過空間聚類，獲得模式的中級描述，即對象組。

4.根據權利要求1所述的共生圖像模式挖掘方法，其特征在于，步驟（5）中，首先采用奇異值分解法提取圖像的顯著特征，SVD重建圖像之后，利用SIFT關鍵點檢測，將檢測到的特征點數量用來衡量剩余特征的顯著性。

5.根據權利要求1所述的共生圖像模式挖掘方法，其特征在于，步驟（7）中對限定框精修：，其中是SVD后在中檢測到的視覺基元，用來更新。