流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

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流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

邓晓政, 焦李成

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2014 > 43(5): 742-748

邓晓政, 焦李成. 流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

引用本文:

邓晓政, 焦李成. 流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

DENG Xiao-zheng, JIAO Li-cheng. Automatic Immune Clonal Clustering Method Using Manifold Distance for Image Segmentation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

Citation:

DENG Xiao-zheng, JIAO Li-cheng. Automatic Immune Clonal Clustering Method Using Manifold Distance for Image Segmentation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

1.
西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安 710071

基金项目:

国家自然科学基金(61001202); 国家教育部博士点基金(20100203120008)

作者简介:
邓晓政(1982-),男,博士,主要从事人工免疫系统、智能图像处理方面的研究.

中图分类号: TP391.4

Automatic Immune Clonal Clustering Method Using Manifold Distance for Image Segmentation

1.
Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China,Xidian University Xi'an 710071

摘要: 聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间. 针对这些问题, 提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法. 自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数, 不需要人为事先给定, 并且确保全局收敛; 使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据; 使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题. 通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验, 对比k-means算法、GCUK算法, 结果表明该方法优势比较明显, 具有一定的实用性和先进性.
- 聚类 /
- 图像分割 /
- 免疫克隆 /
- 流形
Abstract: There are several difficulties in using a partitional clustering algorithm to deal with image segmentation problem including choosing the correct number of clusters without any prior knowledge, measuring the image datasets with complicated manifold structures and reducing the computation time. In this paper, an automatic immune clonal clustering method using manifold distance is applied to image segmentation. This method can automatically determine the number of clusters, measure the complicated manifold dataset by using manifold distance, and less computation time by using super-pixels instead of pixels. Experimental results on four artificial data sets and four Berkeley images show that the novel method outperforms the k-means algorithm and the GCUK algorithm.
- clustering /
- image segmentation /
- immune clonal /
- manifold

[1]	谢洲洋, 舒畅, 傅彦, 周俊临, 蒋家玮, 陈端兵. 先验知识辅助的金属涂层损伤分割方法 . 电子科技大学学报, 2024, 53(1): 76-83. doi: 10.12178/1001-0548.2022373
[2]	鲁远耀, 周腾鹤, 闫捷. 基于局部马尔科夫随机场的模型校准嘴唇分割方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 430-435. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.017
[3]	叶娅兰, 何文文, 程云飞, 侯孟书, 李云霞. 面向压缩感知的基于相关性字典学习算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(5): 703-708. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.05.011
[4]	何坤, 郑秀清, 谢沁岑, 王丹. 基于水平集的自适应保边平滑分割 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 579-584. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.017
[5]	张淯舒, 王慧强, 冯光升, 吕宏武, 温秀秀. 基于两阶段聚类的机会社会网络路由算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 607-613. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.021
[6]	宋强, 茹蓓, 刘凌霞. 基于MRF的SMT焊点区域分割的研究 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 819-823. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.019
[7]	罗时雨, 童玲, 陈彦. 基于参数化模型的水平集SAR图像多区域分割方法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(6): 939-943. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.06.011
[8]	刘修国, 徐乔, 陈启浩, 陈奇. 选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 713-719. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.001
[9]	柴争义, 陈亮, 朱思峰, 沈连丰. 认知无线网络中基于免疫克隆优化的功率分配 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 36-40. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.009
[10]	高辉, 王沙沙, 傅彦. Web舆情的长期趋势预测方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 440-445. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.022
[11]	曹宗杰, 庞伶俐, 皮亦鸣. 融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 325-327,353.
[12]	蒋宁, 章日康, 蒲立新, 陈伟建. Chan-Vese图像分割模型的快速实现算法的研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(5): 705-708.
[13]	高俊波, 杨静. 在线论坛中的意见领袖分析 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1249-1252.
[14]	牛强, 夏士雄, 周勇, 张磊. 改进的模糊C-均值聚类方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1257-1259,1272.
[15]	祝金荣, 胡望斌. 聚类电价预测方法研究 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1278-1281.
[16]	郑晓鸣, 吕士颖, 王晓东. 免疫接种粒子群的聚类算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1264-1267.
[17]	马义德, 钱志柏, 陈娜. 基于FCM的动态结合全局图像阈值分割 . 电子科技大学学报, 2006, 35(3): 349-351.
[18]	叶茂, 陈勇. 基于分布模型的层次聚类算法 . 电子科技大学学报, 2004, 33(2): 171-174.
[19]	田娅, 饶妮妮, 蒲立新. 国内医学图像处理技术的最新动态 . 电子科技大学学报, 2002, 31(5): 485-489.
[20]	马义德, 李廉, 戴若兰. 基于细胞逻辑、形态特征图像分割新算法 . 电子科技大学学报, 2002, 31(1): 84-87.

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流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

1. 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室西安 710071

基金项目:

国家自然科学基金(61001202); 国家教育部博士点基金(20100203120008)

作者简介:
邓晓政(1982-),男,博士,主要从事人工免疫系统、智能图像处理方面的研究.

收稿日期: 2014-01-03
修回日期: 2014-07-08
刊出日期: 2014-10-15

中图分类号: TP391.4

关键词:

聚类 /
图像分割 /
免疫克隆 /
流形

摘要: 聚类算法在对图像进行分割的过程中要面对如何自动确定聚类类别数、如何克服图像特征点分布复杂的流形结构、如何减少算法的运行时间. 针对这些问题, 提出了流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法. 自动免疫克隆聚类算法可以自动确定聚类个数, 不需要人为事先给定, 并且确保全局收敛; 使用流形距离可以反映空间分布复杂的流形数据; 使用超像素而非像素来降低图像分割的时间等问题. 通过对4组人工数据集和4幅自然图像进行实验, 对比k-means算法、GCUK算法, 结果表明该方法优势比较明显, 具有一定的实用性和先进性.

English Abstract

邓晓政, 焦李成. 流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

引用本文:

邓晓政, 焦李成. 流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

DENG Xiao-zheng, JIAO Li-cheng. Automatic Immune Clonal Clustering Method Using Manifold Distance for Image Segmentation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

Citation:

DENG Xiao-zheng, JIAO Li-cheng. Automatic Immune Clonal Clustering Method Using Manifold Distance for Image Segmentation[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(5): 742-748. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.019

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