【摘要】 本发明公开了一种基于核化模糊Fisher准则聚类的彩色图像分割方法，通过核方法将彩色图像的颜色特征映射到高维空间，在高维空间以核化模糊Fisher准则为目标函数实现聚类，进而完成图像分割。本发明解决了现有图像分割方法对于线性不可分数据难以处理的局限性，提高了抗噪性能，获得了更高的图像分割质量，具有很高的实用价值。 【专利类型】发明授权 【申请人】淮阴工学院 【申请人类型】学校 【申请人地址】223003 江苏省淮安市枚乘路1号 【申请人地区】中国 【申请人城市】淮安市 【申请人区县】清江浦区 【申请号】CN201010181058.2 【申请日】2010-05-24 【申请年份】2010 【公开公告号】CN101853494B 【公开公告日】2011-11-30 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN101853494B 【授权公告日】2011-11-30 【授权公告年份】2011.0 【IPC分类号】G06T5/00 【发明人】曹苏群; 左晓明; 李伯奎; 支前锋; 程伟; 许兆美; 程学进 【主权项内容】1.基于核化模糊Fisher准则聚类的彩色图像分割方法，其特征在于：通过核方法将彩色图像的颜色特征映射到高维空间，在高维空间以核化模糊Fisher准则为目标函数实现聚类，进而完成图像分割；具体包括以下各步骤： A、提取待分割彩色图像的颜色特征并将其变换为N×Dim的矩阵X，其中N为图像中的像素点数，Dim为像素点的颜色特征数； B、计算步骤A中得到的矩阵X的核函数K； C、设定分割聚类数目为c，对步骤A中得到的矩阵X，使用k-means算法初始化j样本点属于第i类的隶属度uij以及N维列向量βi，此处i和j为变量，其取值区间分别为：[1，c]，[1，N]； D、利用以下公式分别计算N×N维矩阵P、Q： 其中，c为步骤C中设定的分割聚类数目；m为模糊指数； U为 v为 1N为N个1组成的列向量，即：1N＝(1，1，...，1)T； E、根据下式求取矩阵Q-1P的最大特征值λ： Q-1Pα＝λα 并取α为矩阵Q-1P属于λ的模为1的特征向量； F、按照预先设定的条件进行判断，如预先设定的条件得到满足，则根据各像素点隶属度，获得最终分割结果；如否，则使用以下公式分别计算新的βi以及uij，然后转至步骤D； 其中，hj＝(0，0，...，1，...，0)T表示第j号元素为1其余元素均为0的N×1列向量。 【当前权利人】淮阴工学院 【当前专利权人地址】江苏省淮安市枚乘路1号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12320000466009787T 【引证次数】3.0 【他引次数】3.0 【家族引证次数】3.0 【家族被引证次数】5

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