[发明专利]基于偏好信息的代理驱动多目标进化模糊聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于偏好信息的代理驱动多目标进化模糊聚类方法，主要解决现有彩色图像分割性能不理想、计算成本高的问题。方案包括：输入待分割图像并设置初始参数值；构造融合图像区域信息的适应度函数，引入粗细代理模型以及基于参考点、偏好角度的支配关系设计多目标进化聚类框架，得到非支配解集；采用模糊隶属度函数的信息熵构造聚类有效性指标，并利用该指标从非支配解集中选择最优染色体对其进行解码，得到最优聚类中心；用最优聚类中心更新全局隶属度矩阵，并根据最大隶属度原则得到像素点的分类结果。本发明针对背景复杂且对比度不高的图像，能够有效提升图像的分割效果且耗时较短；可用于自然图像的识别。