基于免疫稀疏谱聚类的图像分割方法.pdf

本发明公开了一种基于免疫稀疏谱聚类的图像分割方法，主要解决谱聚类方法稳定性差和复杂度高的问题。其实现过程是：(1)对待分割图像提取特征；(2)对特征数据进行归一化以去除数据间量级影响；(3)对归一化后的特征数据，进行实属编码；(4)对编码后的数据，随机生成初始种群并进行亲和度计算；(5)根据抗体的亲和度大小进行克隆；(6)对克隆后的抗体种群进行高斯变异并选出亲和度最高的抗体作为下一轮的输入；(7)迭代设定的最大迭代次数，得到最终选出的样本子集；(8)对选出的样本子集进行贪婪谱降维，并对降维后的数

2023-10-22

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基于免疫多目标聚类的图像分割方法.pdf

本发明公开一种基于免疫多目标聚类的图像分割方法，它涉及图像处理技术领域，主要解决传统方法评价指标单一，且易导致区域一致性差、边界凌乱的问题。其实现步骤为：(1)对待分割图像进行特征提取，并利用控制标记符的分水岭方法对图像进行初分割；(2)设置运行参数并初始化抗体种群；(3)对抗体种群执行结合局部搜索的免疫多目标优化方法，得到近似Pareto解集；(4)从步骤(3)中得到的近似Pareto解集中根据PBM指标选取最优解；(5)根据步骤(1)得到的初分割结果和步骤(4)得到的聚类结果对图像像素点进行标记，得到

2023-11-26

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基于差分免疫克隆聚类的图像分割方法.pdf

本发明公开了一种基于差分免疫克隆聚类的图像分割方法，它属于图像处理领域，主要解决已有聚类技术收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极值问题。其实现步骤为：1)对待分割图像提取灰度共生矩阵和小波变换特征；2)对待分割图像进行分水岭预分割，将属于同一块内的像素特征取均值，得到聚类数据；3)进行种群1初始化和个体编码；4)计算种群1中个体适应度值，得到种群2中抗体并更新精英种群；5)对种群1和种群2分别设计不同的操作算子，对种群1依次进行差分变异、正交重组、二项式交叉及选择操作，对种群2依次进行比例克隆、超变异及克隆

2023-11-26

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在线编码谱聚类及图像分割方法.docx

在线编码谱聚类及图像分割方法引言在计算机视觉领域，图像分割一直是一个重要的研究方向。图像分割的目的是将输入的图像分成若干个不同的区域，每个区域内具有相同或相似的特征。图像分割是许多计算机视觉应用的前提，如智能交通、医学图像处理、机器人视觉等等。谱聚类是一种基于图论和谱图理论的聚类算法，它在图像分割领域经常被使用。本文将讨论在线编码谱聚类及其在图像分割中的应用。在线编码在线编码是一种自适应数据压缩技术，它可以处理许多不同类型的数据。传统的离线编码方法需要对整个数据集进行处理，这需要大量的计算资源和存储空间。

2024-10-29

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基于谱聚类和字典学习的图像分割.docx

基于谱聚类和字典学习的图像分割摘要图像分割是图像处理领域中的一个重要问题。其应用广泛，包括桥梁检测、药物筛选、人脸识别等。本文基于谱聚类和字典学习的方法，提出一种新的图像分割算法。该算法首先利用谱聚类来对图像进行分割，然后再使用字典学习来对分割后的各部分进行更加精细的处理。实验结果表明，该算法能够有效地提高图像分割效果。关键词：图像分割，谱聚类，字典学习引言图像分割是图像处理领域中的一个基础问题。其目的是将一张输入的图像按照不同的特征进行分割。图像分割技术在计算机视觉、机器学习等领域中有着广泛的应用。其中

2024-10-15

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