基于 AP 聚类算法的图像分割应用与研究
第34卷第3期2015年9月计一算一技一术一与一自一动一化
Com p utin g Technolo gy and Automation Vol .34,No .3
一Se p .2015收稿日期:2014-05-28基金项目:国家自然科学基金(61170102);湖南省自然科学基金(61350011);湖南省教育厅科研项目(12C0072,12A039)作者简介:杨凡稳(1988 ),男,河南新乡人,硕士研究生,研究方向:图像处理与模式识别三?通讯联系人,E -mail :zz g zz g 99@https://www.docsj.com/doc/ed6948771.html, 文章编号:1003-6199(2015)03-0088-04
基于AP 聚类算法的图像分割应用与研究
杨凡稳,曾志高?,刘强,刘丽红,易胜秋,钟智彦
(湖南工业大学计算机与通信学院,湖南株洲一412007)
一一摘一要:
针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP 聚类算法研究图像分割问题三AP (Affinit y p ro p a g ation )
聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题三本文通过与K 均值算法和模糊C 均值算法在图像分割中的实验
比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果三
关键词:近邻传播;聚类算法;图像分割
中图分类号:TP391.4一一一一一一文献标识码:A Research and A pp lication OfIma g e Se g mentation Based on APClusterin g Al g orithm
YANG Fan -wen ,ZENG Zhi -g ao ?,LIU Qian g ,LIU Li -hon g ,YI Shen g -q iu ,ZHONG Zhi -y an
(Colle g e of Com p uter and Communication ,Hunan Universit y of Technolo gy ,Zhuzhou ,Hunan一412007,China )一一Abstract :Aimin g at the p roblem that man y conventional clusterin g al g orithms have low reliabilit y due to the fact that -the y are ver y sensitive to the value which is selected for the initial clusterin g center ,the affinit y p ro p a g ation clusterin g al g o -rithm which avoids the difficult y of selectin g initial cluster centers b y g eneratin g hi g h q ualit y centers throu g h the transmis -sion of messa g es between different data -p oints is used in this p a p er for ima g e se g mentation.B y com p arin g with ex p erimental results of ima g e se g mentation usin g K -means al g orithm and fuzz y C -means al g orithm individuall y ,the p resent al g orithm is su p erior to them and can g et much better se g mentation results.Ke y words :affinit y p ro p a g ation ;clusterin g al g orithm ;ima g e se g mentation
1一引一言
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到
了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量
的应用三图像分割就是把图像分成若干个特定的二
具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和
过程三
利用聚类算法进行图像分割就是将图像空间
中的像素用对应的特征空间点来表示,然后根据它
们在特征空间的聚集对特征空间进行分割,再将它
们映射回原图像空间,从而得到图像的分割结果三基于聚类的图像分割算法非常多,如基于K 均值二模糊C 均值聚类(FCM )算法是最常用的聚类算法三但是这些算法在图像分割过程中,显示出各自的弱点,如:K 均值算法对聚类中心选择敏感,可靠性较差[1];FCM 算法对初始参数极为敏感,有时需要人工干预参数的初始化以接近全局最优解,提高分割速度[2]三为此,我们在本文利用AP 算法进行图像分割三2一AP 算法基本原理AP 算法是2007年Fre y 和Dueck 提出的一