一种缺陷图像的自动分割方法
【专利摘要】本发明公开了一种缺陷图像的自动分割方法，步骤包括：A、利用二层减法聚类对图像数据进行聚类；B、对中心集从大到小排列；C、以中前c个元素初始化中心点集V；D、计算聚类有效性分析指标；E、令c＝c+1，迭代计算，直至c＞cmax；F、确定FXB(U，V，c)取最小值时的V值；G、利用V重新计算U并根据uik＝max{u1k，u2k，...，uck}则xi∈第i类进行图像分割。本发明能够改进现有技术的不足，实现了随机游走的自动分割，提高图像处理质量，减少了操作时间，提高了工作效率。
【专利说明】一种缺陷图像的自动分割方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及本发明涉及图形图像处理、模式识别与机器视觉【技术领域】，尤其是一种缺陷图像的自动分割方法。
【背景技术】
[0002]随着计算机技术的广泛应用及快速发展，图形图像处理、模式识别和机器视觉逐步发展成为热门研究课题。到目前为止，研究人员已经提出了上千种图像分割方法，这些方法在不同程度上都取得了一定的成果，但是大部分的研究成果都是针对某一类型图像或是为某一具体应用背景而设计的，没有统一的解决方法，要具体问题具体分析，通常需要与相关领域知识结合起来才能更有效地解决该类图像分割问题，由于缺乏一个统一的技术手段来知道如何根据图像来进行合适方法的设计与选择。因此，图像分割仍然是图像处理与机器视觉中最具挑战性的难题，极大的制约了该学科的发展与应用。
[0003]图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。这里的特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等，预先定义的目标可以对单个区域，也可以对应多个区域。图像分割是由图 像处理转入图像分析的关键步骤，在图像工程中占有重要地位。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题是提供一种缺陷图像的自动分割方法，能够解决现有技术的不足，该方法所提供的种子点所进行的分割效果比较理想，实现了随机游走的自动分害I]，提高图像处理质量，减少了操作时间，提高了工作效率。
[0005]为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
[0006]一种缺陷图像的自动分割方法，包括以下步骤:
[0007]A、利用二层减法聚类对图像数据进行聚类，获得个Np子集；
[0008]B、对中心集从大到小排列，并令初始值c = 2 ;
[0009]C、以C:中前c个元素初始化中心点集V，利用中心<到Vi的距离< (XpVi)、隶属度
矩阵uik、c个聚类中心Vi以及目标函数Jm(U，V)进行聚类，其中，
【权利要求】
1.一种缺陷图像的自动分割方法，其特征在于包括以下步骤: A、利用二层减法聚类对图像数据进行聚类，获得个Np子集； B、对中心集C】从大到小排列，并令初始值c= 2 ; C、Wc^中前c个元素初始化中心点集V，利用中心<到Vi的距离(x/sv,)、隶属度矩阵uik、c个聚类中心Vi以及目标函数Jm(U，V)进行聚类，其中，
2.根据权利要求1所述的缺陷图像的自动分割方法，其特征在于:步骤A中，对图像进行去除噪声处理。
3.根据权利要求2所述的缺陷图像的自动分割方法，其特征在于:步骤A中，以图像的像素点作为样本点。
【文档编号】G06T7/00GK103559716SQ201310556840
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月12日 优先权日:2013年11月12日
【发明者】张良均, 余燕团, 刘名军, 陈俊德, 付俊 申请人:广州太普信息技术有限公司