利用流形谱聚类进行图像分割的方法技术

本发明专利技术公开了一种利用流形谱聚类进行图像分割的方法，主要解决现有方法的存储规模大、计算效率和分割精度低的问题。实现步骤为：(1)输入一幅图像，提取输入图像的颜色和纹理特征，并利用分水岭算法获得输入图像的流形集；(2)计算流形特征集，构造距离矩阵，由弗洛伊德算法得流行距离矩阵；(3)计算相似度矩阵，进而构造度矩阵以及归一化拉普拉斯矩阵；(4)特征分解归一化拉普拉斯矩阵，进而构造谱矩阵；(5)对谱矩阵进行归一化，得到归一化谱矩阵，由k均值算法得流形集的标签向量，输出分割结果。本发明专利技术存储规模小、计算效率和分割精度高，可应用于医学图像检测病灶区、精密零件表面缺陷检测、卫星拍摄的地形地貌照片的处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理领域，涉及一种图像分割方法，具体地说是一种基于谱聚 类的图像分割的方法，可用于目标检测与跟踪及对卫星拍摄地形地貌照片的处理。
技术介绍
数字图像处理技术是一个跨学科的领域。随着计算机科学技术的不断发展，图 像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系，图像分割是一种重要的图像处理技术，可应 用于医学图像检测病灶区、精密零件表面缺陷检测、处理卫星拍摄的地形地貌照片等。 图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响 对图像的理解。为后续工作有效进行而将图像划分为若干个有意义区域的技术称为图像 分割，也就是将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的， 每一个区域都满足特定区域的一致性，在分割结果中1)每个区域的像素有着相同的特 征；2)不同子区域具有不同的特征，并且它们没有公共特征；3)分割的所有子区域的并 集就是原来的图像；4)各个子集是连通的区域。图像分割的方法和种类有很多，常见的分割技术阈值分割技术，微分算子边 缘检测，区域增长技术，聚类分割技术。基于图论的谱聚类图像分割方法是近年来国际 上分割领域的研究热点。基于图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用流形谱聚类进行图像分割的方法，包括如下步骤：１）输入一幅图像，在Ｌｕｖ颜色空间中获得该图像的颜色特征Ｆ↓［Ｃ］＝｛ｆ↓［Ｌ］，ｆ↓［ｕ］，ｆ↓［ｖ］｝，并提取图像的十维小波纹理特征Ｆ↓［Ｗ］＝｛ｆ↓［１］，ｆ↓［２］，．．．，ｆ↓［１０］｝，采用特征融合的方法将颜色特征与小波纹理特征进行融合，得到图像的融合特征Ｆ＝ａＦ↓［Ｃ］＋ｂＦ↓［Ｗ］，其中Ｆ的每一行表示一个像素点的特征，ｆ↓［Ｌ］、ｆ↓［ｕ］、ｆ↓［ｖ］分别表示Ｌｕｖ颜色空间的亮度分量Ｌ、色度坐标分量ｕ和色度坐标分量ｖ的特征，ｆ↓［ｉ］表示小波纹理特征Ｆ↓［Ｗ］第ｉ维特征ｉ＝１，２．．．１０，ａ和ｂ分别表示颜色特征和纹理特征所占...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郑喆坤，刘娟，沈彦波，焦李成，尚荣华，李阳阳，马文萍，王爽，公茂果，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87