基于HMRF的半监督中智聚类算法

发布时间：2018-04-20 18:01

本文选题：图像分割 + 中智聚类　；参考：《华中科技大学学报(自然科学版)》2017年08期

【摘要】：针对中智C-均值聚类算法抗噪能力弱的问题,提出基于隐马尔科夫随机场的半监督中智聚类分割算法.利用隐马尔科夫随机场模型的先验信息描述图像像素邻域关系,将其与隶属度相结合作为监督因子,嵌入现有中智聚类并构造半监督中智聚类目标函数;将欧式空间样本通过非线性变换用核函数映射至高维特征空间,增强图像的抗干扰能力;最后采用最优化方法获得隐马尔科夫随机场的半监督核空间中智聚类分割的迭代表达式.对灰度图像添加高斯和椒盐噪声进行分割测试,以验证算法性能.测试结果表明:所建立的分割算法相比基于隐马尔科夫随机场的模糊C-均值聚类等分割算法的抗噪性能有了显著提高.
[Abstract]:Aiming at the problem of weak anti-noise ability of C- means clustering algorithm, a semi-supervised clustering segmentation algorithm based on Hidden Markov Random Field (hmm) is proposed. Using the prior information of Hidden Markov Random Field (hmm) model to describe the pixel neighborhood of image, combining it with membership degree as the supervision factor, embedding the existing middle intelligence clustering and constructing the objective function of semi-supervised middle intelligent clustering. The Euclidean space samples are mapped to the high dimensional feature space by nonlinear transformation to enhance the anti-jamming ability of the image. At last, the iterative expression of intelligent clustering segmentation in semi-supervised kernel space of hidden Markov random field is obtained by using optimization method. In order to verify the performance of the algorithm, Gao Si and salt and pepper noise were added to the gray image. The test results show that the proposed segmentation algorithm is better than the fuzzy C-means clustering algorithm based on Hidden Markov Random Field (hmm).
【作者单位】：西安邮电大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(61136002) 陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8331) 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(2015JK1654)
【分类号】：TP391.41

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