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流形距离的自动免疫克隆聚类图像分割算法
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金:国家自然科学基金(61001202);国家教育部博士点基金(20l00203120008)
中文摘要:

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。

英文摘要:

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.

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期刊论文 53 会议论文 8 获奖 2 专利 3 著作 1
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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12314