基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割算法制造技术

基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割方法。本发明专利技术对灰度图像的分割起到指导作用，其特征是：(1)借助邻域信息熵来提取像素点的邻域信息；(2)利用核策略解决线性不可分问题；(3)通过结合邻域像素点灰度值变异系数，提高了算法的去噪声能力。该发明专利技术简单易行，在各种噪声环境下都表现出强的鲁棒性，且有强的保存图像细节纹理的能力。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及计算机视觉领域，具体地说是一种新的图像分割方法。
技术介绍
：随着计算机的性能不断提高和图像分析市场需求的增大，图像分割作为最基础的图像处理技术引起越来越多的关注，并在智能监控、人机交互、军事利用、医疗等领域都具有极为广泛的应用前景。图像分割是图像处理的重要环节，对图像分割的研究对卫星遥控和国防安全等许多领域都可以起到指导作用。
技术实现思路
：本专利技术的目的是为构建一种具有较高应用价值、简单易行的灰度图像分割方法。本专利技术通过计算像素点邻域灰度值变异系数，提取像素点邻域信息，联合邻域信息熵和高斯核函数以提升分割的效果。对不同噪声环境下的灰度图像进行分割的实验结果表明，与多种其他算法相比，该方法有更强的去噪声能力，在各种复杂噪声环境下都表现出较强的鲁棒性，且有很好的保留原图像细节的能力。具体的技术方案如下：(1)确定聚类数目c、模糊指数m，邻域大小Ni及最大迭代次数T和阈值；(2)随机地确定初始聚类中心，并令迭代计数器t＝0；(3)计算邻域像素变异系数wik与邻域信息熵Eik；(4)依据来更新隶属度矩阵V；(5)根据计算聚类中心并得到矩阵U；(6)根据当前V和U，计算目标函数的值，若迭代次数大于T或者相邻两 次目标函数值的差的绝对值小于阈值ε，则达到收敛条件，分割过程终止；否则，令t＝t+1，转(2)。本专利技术的有益效果是:1、建立一种基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割方法2、本专利技术简单易行，在图像受较大噪声污染，且有多种噪声同时污染的情况下能够都表现出强的去噪声能力，并且有很好的保留原图像细节能力，应用广泛，对于图像分割技术有可参考和应用的价值，起到指导作用。本专利技术的适用于需要图像分割的各个领域，可以为卫星遥控部门提供参考，起到指导作用。附图说明：图1为本专利技术对人工合成图像1先加上椒盐(0.45)噪声再加上高斯(0,0.04)噪声的分割结果图；图2为本专利技术对各算法对人工合成图像1的分割精度比较。具体实施方式：下面结合附图和实例进一步说明本专利技术的实质内容，但本专利技术的内容并不限于此。实施例1：获得待分割图像并确定图像应该分割的类数，初始化模糊指数m，邻域大小Ni、最大迭代次数T和阈值；同时随机初始化聚类中心向量令迭代计数器为0。计算图像中每个像素点的邻域像素变异系数wik和邻域信息熵Eik；根据由目标函数推导出的类中心迭代公式和隶属度迭代公式，每次迭代更新两者的值，直到迭代次数大于T或者相邻两次目标函数值差的绝对值小于阈值ε，则达到收敛条件，计算结束；否则继续迭代下去直至收敛。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割方法。本专利技术对灰度图像分割起到指导作用，给后续的图像处理工作提供基础。其特征在于：(1)计算像素点邻域信息熵，提升了算法保留图像细节和去噪声的能力；(2)利用高维空间的核距离代替原算法中简单的欧式距离，以解决原算法的线性不可分问题；(3)利用像素点邻域像素点灰度值变异系数来进一步提升算法的去噪声能力。

【技术特征摘要】
1.基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割方法。本发明对灰度图像分割起到指导作用，给后续的图像处理工作提供基础。其特征在于：(1)计算像素点邻域信息熵，提升了算法保留图像细节和去噪声的能力；(2)利用高维空间的核距离代替原算法中简单的欧式距离，以解决原算法的线性不可分问题；(3)利用像素点邻域像素点灰度值变异系数来进一步提升算法的去噪声能力。2.根据权利要求1所述的基于邻域信息熵的核模糊C均值图像分割方法，其特征在于：计算像素点邻...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈秀宏，肖林云，林喜兰，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32