基于HMRF的半监督中智聚类算法

Posted 2021-04-09 华中科技大学学报自然科学版

作者:吴成茂,上官若愚

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.

关键词:图像分割; 中智聚类; 隐马尔科夫随机场; 核函数; 抗噪性能

文献来源:吴成茂,上官若愚. 基于HMRF的半监督中智聚类算法［J］.华中科技大学学报(自然科学版),2017,45(8):52-57

DOI:10.13245/j.hust.170811