基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊算法的彩色圖像聚類(lèi)分割系統(tǒng).pdf

1、傳統(tǒng)的聚類(lèi)分割算法必須預(yù)先設(shè)定好分割數(shù)目，對(duì)于色彩豐富、背景復(fù)雜的圖像易造成聚類(lèi)重疊，引起像素錯(cuò)誤分類(lèi)，且在圖像處理中效率普遍偏低。而聚類(lèi)數(shù)目與中心直接影響最終的分割質(zhì)量，因此自適應(yīng)的找到合適的聚類(lèi)數(shù)目與中心對(duì)彩色圖像聚類(lèi)分割具有重要意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
　　 本文提出一種基于兩層結(jié)構(gòu)的彩色圖像聚類(lèi)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠自動(dòng)判定顏色數(shù)目和聚類(lèi)中心。第一層結(jié)構(gòu)使用自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOFM)將像素映射到二維的平面上。針對(duì)傳統(tǒng)SOF

2、M易產(chǎn)生色彩的映射畸變，根據(jù)彩色圖像自身不同的復(fù)雜度自動(dòng)選擇不等邊距的映射網(wǎng)絡(luò)。第二層結(jié)構(gòu)處理前一層的結(jié)果，使用模糊C均值法按圖像分割的數(shù)目(2至kmax)進(jìn)行聚類(lèi)，Xie-Beni指數(shù)的最低值為圖像最佳的分割數(shù)目，聚類(lèi)簇的中心由Gath-Geva算法進(jìn)行調(diào)整。最后利用距離競(jìng)爭(zhēng)取勝的原則處理每個(gè)像素，從而實(shí)現(xiàn)彩色圖像的區(qū)域分割。對(duì)不同復(fù)雜度的彩色圖像進(jìn)行聚類(lèi)分割的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法比傳統(tǒng)的SOFM、K-Mean、GK和GNG方法聚類(lèi)分