融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类图像分割
【摘要】 现有的直觉模糊聚类算法应用于图像分割时，往往只考虑图像的像素信息，忽略了图像的几何特征和区域信息，使得分割效果不太理想。为了提高直觉模糊聚类算法的分割性能，提出一种融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类算法。该算法首先对图像进行对称轴检测获取图像的对称特性，接着利用图像的对称特性进行对称像素的标签传递并改进像素对聚类中心的直觉模糊距离测度，然后设计一种混合标签传递半监督策略，对所有像素进行隶属度的估计并将其作为监督隶属度进行引入，随后构建融合对称特性的混合标签传递半监督直觉模糊聚类目标函数，通过聚类获得最终的分割结果。两个彩色图像库上的实验结果表明，该算法能够将目标从复杂背景中完整的分割出来，分割性能优于对比算法。
