[发明专利]基于约束对的半监督核K均值聚类的图像分割方法

权利要求书

1.一种基于约束对的半监督核K均值聚类的图像分割方法，实现步骤如下：

（1）选择图像：

1a）从纹理图像库中下载多幅纹理图像，任选多幅纹理图像中的一幅图像作为待分割图像；

1b）从纹理图像库中下载与待分割图像对应的参考图像；

（2）提取待分割图像纹理特征：

2a）在待分割图像中，以待提取特征的像素点为中心，选取一个大小为16×16的窗口，得到子图像块；

2b）利用小波分解公式，提取子图像块中所有像素的10维特征，得到10维小波特征向量矩阵；

（3）产生聚类对象数据矩阵：

利用线性公式，将10维小波特征向量矩阵映射到闭区间[-1,1]内，得到聚类对象数据矩阵；

（4）划分聚类对象数据矩阵：

4a)从聚类对象数据矩阵中，随机选择满足cannot-link约束条件的10对聚类对象数据A和满足must-link约束条件的10对聚类对象数据B；

4b)从聚类对象数据B中找出类标号相同的聚类对象数据，分别求每个类标号相同的聚类对象数据的平均值，将所求的平均值作为聚类中心值；

4c）利用高斯核函数，计算聚类对象数据矩阵中每个聚类对象数据与聚类中心值的距离；

4d）利用最小距离原则，给每个聚类对象数据标上与它距离最近的聚类中心值相同的类标号，得到聚类对象数据的类标号；

4e)判断聚类对象数据A和B的类标号是否满足cannot-link约束条件和must-link约束条件，如果满足，则执行步骤4f），否则，执行步骤4a）；

4f)分别对聚类对象数据的类标号对应的聚类对象数据求均值；

4g）判断聚类对象数据的均值是否等于聚类中心值，如果是，则执行步骤4h），否则，将所求的均值作为聚类中心值，执行步骤4b）；

4h）输出聚类对象数据的聚类的类标号；

（5）产生分割图像：

对聚类的每一个类标号，从灰度值范围[0,255]中任意选择一个整数作为该类标号对应聚类对象数据的灰度值，产生分割图像。

2.根据权利要求1所述的基于约束对的半监督核K均值聚类的图像分割方法，其特征在于：步骤2b）所述的小波分解公式如下：

e=116×16Σi=116Σj=116|coef(i,j)|]]>

其中，e表示10维小波特征向量矩阵,∑表示求和操作，|·|表示取绝对值操作，coef(i,j)表示子图像块第i行第j列的系数值,i=1,...,16,j=1,...,16。

3.根据权利要求1所述的基于约束对的半监督核K均值聚类的图像分割方法，其特征在于：步骤（3)所述的线性公式如下：

b=(a_ij-min_j)/(max_j-min_j)

其中，b表示聚类对象数据矩阵，a_ij表示10维小波特征向量矩阵中第i行第j列的元素值，min_j、max_j分别表示10维小波特征向量矩阵中第j列的最小值和最大值，i=1,...,N,j=1,...,10，N表示聚类对象数据矩阵中聚类对象数据的个数。