一种基于采样聚类的快速图像分割算法制造技术

本发明专利技术涉及图像处理和数据分析领域并公开了一种基于采样聚类的快速图像分割算法，包括如下步骤：（a）对图像进行随机采样，获取样本；（b）局部样本聚类，获取局部类别中心；（c）构建代表点；（d）进行全局聚类；（e）更新图像分割结果。本发明专利技术结合了随机抽样分布特性以及中心极限定理获得的结论，选取具有代表性的样本集合高效地合并来自不同样本的聚类结果。代表点的构建，解决了使用聚类中心作为类别代表点所存在的缺陷问题，有效地增强了类别之间的区分度以及原始数据的分布特征，提供了一种快速、准确和可靠的聚类方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理和数据分析领域，更具体而言，提出了一种基于采样的快速图像分割聚类方法和系统。

技术介绍

1、图像分割在计算机视觉的各种应用中起着至关重要的作用，例如目标识别、场景理解和医学图像分析。传统的图像分割方法通常存在计算复杂度高的问题，难以适用于大规模数据集。此外，它们可能无法有效地捕捉不同图像区域之间的固有特征和差异。

2、近年来，聚类算法在图像分割任务中表现出了良好的结果。图像聚类算法主要指的是利用聚类算法对图像中的像素点或特征进行分组，以便将图像分割成具有相似性质的区域或对象。其中，k-means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它最初起源于信号处理，目标是将数据点划分为k个类簇。k-means聚类算法的优点包括简单、便于理解、运算速度快，但缺点是需要在聚类前指定聚集的类簇数。该算法的分析流程包括确定k值、随机选择质心、计算每个点到质心的距离并进行划分、重新定义质心、迭代执行上述步骤直到满足终止条件。在图像处理中，k-means聚类算法可以实现图像分割、颜色量化压缩、颜色层级分割等。通过k-means聚类，可以将像素点聚类成k本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于采样聚类的快速图像分割算法，其特征在于，包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于采样聚类的快速图像分割...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈叶旺，仰媛媛，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：