[发明专利]一种彩色图像分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像分割方法，尤其是涉及一种基于模糊聚类算法融合的彩色图像分割方法。

背景技术

随着计算机技术的发展，彩色数字图像在各行各业的应用日益广泛。彩色图像的分割提取是获得图像信息的重要途径和进行图像理解的基础，也是图像工程技术的重要问题。而模糊聚类是经典的模式识别技术，可以有效解决很多人工智能问题，但是目前的彩色图像分割技术很少采用模糊聚类技术，即使采用也只是仅仅采用一种模糊聚类算法进行图像分割，没有结合多种模糊聚类算法，因此，分割精度有待进一步提高。

发明内容

本发明的所要解决的技术问题在于提供一种基于模糊聚类算法融合的彩色图像分割方法，利用多种模糊聚类算法对彩色图像进行分割，以提高图像分割的精度。

为了实现上述目的，本发明提供一种彩色图像分割方法，包括：输入待分割图像并进行初始化设定，设定待分割图像的类别数目；使用多种不同的模糊聚类算法分别对该图像进行分割，相应得到多个隶属度矩阵；以该多个隶属度矩阵中的其中一个作为基准矩阵，对余下的其他隶属度矩阵的类别标记分别进行配准，并按照配准后的类别标记对各隶属度矩阵进行重新配准排列，相应得到经配准后的隶属度矩阵；将所述经配准后的隶属度矩阵以及该基准矩阵进行融合，得到一个融合后的隶属度矩阵，并根据该融合后的隶属度矩阵计算出每个象素点所对应的类别标记，从而实现图像分割。

优选地，所述使用多种不同的模糊聚类算法对该图像进行分割，得到多个隶属度矩阵的步骤包括：设定一种模糊聚类算法的初始参数；利用该模糊聚类算法对该图像进行分割，得到一个隶属度矩阵；重复多次上述步骤，利用多种不同的模糊聚类算法分别对该图像进行分割，相应得到多个隶属度矩阵。

优选地，所述进行配准的步骤包括：选择该多个隶属度矩阵中的其中一个作为基准矩阵，设定其类别标记并以之作为基准类别标记，其中，属于同一类别的象素点聚类为同一类别标记；对于余下的其他隶属度矩阵，分别设定每个隶属度矩阵的类别标记，并计算每个隶属度矩阵的类别标记中任意一个类别标记与该基准矩阵的每一个基准类别标记所对应的隶属度的距离，则该任意一个类别标记应配准设置为距离最小的基准类别标记；将余下的其他隶属度矩阵中的每个隶属度矩阵的类别标记都配准为相对应的基准类别标记，并参照配准结果，将余下的其他隶属度矩阵分别进行重新配准排列，相应获得多个经配准后的隶属度矩阵。

优选地，所述进行融合并计算出每个象素点对应的类别标记的步骤包括：收集该基准矩阵及经配准后的多个隶属度矩阵；计算该基准矩阵及经配准后的多个隶属度矩阵中每个矩阵的平均互信息；计算每个矩阵的权重；将该基准矩阵及经配准后的多个隶属度矩阵进行加权融合，得到一个融合后的加权隶属度矩阵；根据该融合后的加权隶属度矩阵，计算融合后图像中每个象素点的类别标记，完成图像分割。

优选地，所述进行配准的步骤中，该隶属度的距离满足：

d(k)=Σi=1N||μk(1)(xi)-μl(t)(xi)||2;]]>