【技术实现步骤摘要】
一种融合图像局部和非局部信息的像素隶属度估计新方法
本专利技术主要针对图像模糊聚类分割问题，提出了一种距离测度和像素隶属度估计新方法，本方法融合图像局部和非局部像素空间和灰度信息，对像素点到聚类中心的距离测度和像素隶属度可以实现更准确地估计，从而使图像边缘和细节具有更好的模糊聚类分割效果。
技术介绍
聚类分析作为一种聚类多元的数据统计方法，目前已成为挖掘数据内在结构和隐藏信息的重要方法。作为模糊聚类分析领域的主流方法，基于目标函数的模糊聚类方法可以描述为对一个有约束的目标函数进行优化的问题，它通过机器对目标函数进行训练求解，在优化目标函数的过程中得到数据集的类别划分和聚类结果。该方法具有良好的扩展性，易于与其它理论结合，且具有较好的聚类性能等优点，在参数辨识、电力系统、生物电子学、图像处理等许多工程领域中被广泛使用，并取得了很好的效果。在模糊聚类分割方法中，隶属度的值决定了分割效果，隶属度的值很大程度上由像素点到聚类中心之间的距离决定，因此，距离测量的准确性是图像分割效果好坏的关键。本专利技术将图像局部信息和非局部信息融入到距离测量中，结合图像局部与非局部像素空间和灰度信息，对像素点到聚类中心的距离测度和像素隶属度提出了一种新的估计方法，该方法可以根据像素空间和灰度信息自适应地计算出局部与非局部项的权重，从而更加准确地对像素点到聚类中心的距离测度和像素隶属度实现估计，能够使图像边缘和细节具有更好的模糊聚类分割效果。
技术实现思路
在模糊聚类分割方法中，隶属度的值决定了分割效果，隶属度的值很大程度上...
【技术保护点】
1.本专利技术定义了一种局部信息距离测度：/n
【技术特征摘要】
1.本发明定义了一种局部信息距离测度：
其中Nj为以像素点xj为中心的邻域，xi为局部邻域Nj中的任意像素，为像素
点xj到第k个聚类中心vk之间的欧氏距离，为领域内像素与中心像素的关联程
度。
2.本发明定义了一种非局部信息距离测度：
其中I代表整幅图像，xj为图像局部邻域内的像素点，xi为图像非局部搜索框内的像
素点，为像素点xj到第k个聚类中心vk之间的欧氏距离，为非
局部像素关联程度，其计算公式如下：
其中Zi为归一化参数，h为衰减参数，a为权值分配控制参数，和分别为以像素
点xi和xj为中心的图像块。
3.本发明提出了一种对相...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱正为，陈维健，郭玉英，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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