单幅散焦图像的局部特征模糊分割算法

作者：王亮; 田萱

来源：计算机科学, 2018, 45(02): 318-321.

• 单幅散焦图像
• 局部特征
• 模糊分割
• 免疫谱聚类算法

当前局部特征模糊分割算法没有对单幅散焦图像进行预处理,导致单幅散焦图像的清晰度较低,从而影响分割效果。原有的模糊分割算法在像素分割的过程中,像素标签量巨大,从而导致分割过程复杂。为此,提出利用免疫谱聚类算法实现对单幅散焦图像的局部特征模糊分割。首先,通过分块的方法对局部模糊图像进行再次模糊;然后,比较模糊前后散焦图像的奇异值变化,并以该变化为依据对散焦图像进行标识;最后,提取出单幅散焦图像的奇异值特征,进而实现单幅散焦图像的局部特征模糊分割的目标。利用谱聚类的方法对散焦图像中的像素点样本进行聚类,采用Nystr9m逼近方法对像素点相似性矩阵的特征向量进行计算,降低了计算的复杂度;同时利用免疫算法提高聚类结果的准确性,保证了散焦图像的局部特征模糊分割结果。实验结果表明,所提算法能够有效地对单幅散焦图像进行分割,分割的效果较好,计算过程较为简单。

• 出版日期2018
• 单位北京林业大学