本文選題：圖像分割 + 中智聚類��； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年08期

【摘要】：針對(duì)中智C-均值聚類算法抗噪能力弱的問題,提出基于隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的半監(jiān)督中智聚類分割算法.利用隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的先驗(yàn)信息描述圖像像素鄰域關(guān)系,將其與隸屬度相結(jié)合作為監(jiān)督因子,嵌入現(xiàn)有中智聚類并構(gòu)造半監(jiān)督中智聚類目標(biāo)函數(shù);將歐式空間樣本通過非線性變換用核函數(shù)映射至高維特征空間,增強(qiáng)圖像的抗干擾能力;最后采用最優(yōu)化方法獲得隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的半監(jiān)督核空間中智聚類分割的迭代表達(dá)式.對(duì)灰度圖像添加高斯和椒鹽噪聲進(jìn)行分割測(cè)試,以驗(yàn)證算法性能.測(cè)試結(jié)果表明:所建立的分割算法相比基于隱馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的模糊C-均值聚類等分割算法的抗噪性能有了顯著提高.
[Abstract]:Aiming at the problem of weak anti-noise ability of C- means clustering algorithm, a semi-supervised clustering segmentation algorithm based on Hidden Markov Random Field (hmm) is proposed. Using the prior information of Hidden Markov Random Field (hmm) model to describe the pixel neighborhood of image, combining it with membership degree as the supervision factor, embedding the existing middle intelligence clustering and constructing the objective function of semi-supervised middle intelligent clustering. The Euclidean space samples are mapped to the high dimensional feature space by nonlinear transformation to enhance the anti-jamming ability of the image. At last, the iterative expression of intelligent clustering segmentation in semi-supervised kernel space of hidden Markov random field is obtained by using optimization method. In order to verify the performance of the algorithm, Gao Si and salt and pepper noise were added to the gray image. The test results show that the proposed segmentation algorithm is better than the fuzzy C-means clustering algorithm based on Hidden Markov Random Field (hmm).
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(61136002) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014JM8331) 陜西省教育廳科學(xué)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015JK1654)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1778820