基于强弱联合半监督直觉模糊聚类的图像分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110693319.7
IPC分类号：G06T7/11;G06K9/62
申请日期：
2021-06-22
申请人：
西安邮电大学

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著录项信息

专利名称	基于强弱联合半监督直觉模糊聚类的图像分割方法
申请号	CN202110693319.7	申请日期	2021-06-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-17	公开/公告号	CN113409335A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/11 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/11 区域分割〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	西安邮电大学	申请人地址	陕西省西安市长安区西长安街618号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安邮电大学	当前权利人	西安邮电大学
发明人	赵凤;吝晓娟;刘汉强
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华

摘要

本发明公开了一种基于强弱联合半监督直觉模糊聚类的图像分割方法，主要解决现有图像分割对初始值敏感、容易陷入局部最优，且对低维数据线性不可分的问题。其方案是：输入待分割图像并设置初始参数和人工划线；对图像进行直觉模糊化处理；设计强弱联合半监督策略，得到强监督隶属度、弱监督隶属度和初始聚类中心；将核函数、强监督隶属度、弱监督隶属度引入到直觉模糊聚类目标函数中，得到强弱联合半监督核直觉模糊聚类目标函数；采用拉格朗日乘子法最小化目标函数计算聚类最优解；根据最大隶属度原则得到图像像素点的分类结果。本发明改善了对初始值的敏感，防止陷入局部最优，提高了对线性不可分数据的分割准确率，可用于自然图像的识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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