[發明專利]利用空間信息約束的稀疏子空間模糊聚類的圖像分割方法

有效

• 申請號: 202011429248.1
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112465837B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 白相志;王子涵
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/187;G06V10/762;G06K9/62
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 李娜;王順榮

1.利用空間信息約束的稀疏子空間模糊聚類的圖像分割方法，其特征在于：該方法包括有：

1)利用超像素分割將圖像預分割為超像素塊，并計算每一個超像素塊的Gabor特征描述子以及通道特征描述子，以抑制噪聲造成的區域分割不一致；

2)設計算法模型，將模糊聚類中的隸屬度約束加入到基于稀疏子空間聚類方法，將稀疏自相關系數同隸屬度一起交替更新，同時完成尋優；

3)設計空間信息約束形式，將鄰域約束加至上述算法設計模型中，以應對圖像分割問題；

所述的算法模型框架的目標函數形式如下：

其中，Z表示樣本自相關系數矩陣；E表示誤差項；X表示樣本Gabor描述子特征矩陣；α表示隸屬度范數權衡參數；λ表示誤差項權衡參數；U表示樣本隸屬度矩陣，V表示樣本類別中心；i表示第i個類別；k表示第k個樣本；m為模糊系數；y_j表示第j個樣本的通道描述特征，表示自相關系數歸一化，Ν_j表示鄰域窗口，r為鄰域窗口內的第r個樣本，表示超像素j中最外圍的像素距離中心平均距離，D_jr表示超像素j與r的中心距離；

該方法具體步驟如下：

步驟一：將待分割圖像I，其中圖像大小為(H,W,c)，即長為H，寬為W，通道數為c，進行簡單線性迭代聚類預分割，將待分割圖像分成K個超像素，計算超像素之間中心的歐式距離矩陣D；

步驟二：將待分割圖像I進行Gabor濾波，濾波模板參數選擇為15×15，

方向為個方向，濾波尺度大小為5種，根據Gabor濾波的參數設定，待分割圖像經過Gabor濾波后一共獲得40個濾波結果R(H,W,40)；

步驟三：獲取超像素特征：(1)根據每一個超像素的區域，求取每一個Gabor濾波結果在超像素區域的平均值，獲得超像素的Gabor特征描述子X(K,40)；(2)根據每一個超像素的區域，求取每一通道超像素區域的平均值，獲得超像素的通道特征描述子Y(K,c)；

步驟四：設置最大迭代數T_max，模糊因子m＝2，終止閾值ε＝10^-6；

步驟五：將迭代次數t設為0，令權衡參數α＝0，利用ADMM算法計算稀疏自相關系數Z⁽⁰⁾；

步驟六：固定稀疏自相關系數矩陣Z^(t-1)，更新隸屬度矩陣U^(t)、聚類中心V^(t)；

步驟七：固定隸屬度矩陣U^(t)，更新稀疏自相關系數矩陣Z^(t-1)；

步驟八：判斷或者是否小于終止閾值，若小于直接至輸出，若大于，則迭代次數t＝t+1，判斷t是否超過最大迭代數T_max，若大于T_max，則至輸出，若小于，則返回步驟六；

輸出：隸屬度矩陣U，聚類中心V，稀疏自相關系數矩陣Z，根據隸屬度U_ij判斷該樣本的類別標簽，通過上述步驟對每個超像素的標注類別標簽，即完成圖像分割。