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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明提出了一种植物图像分割的改进的核密度峰值聚类方法，该方法通过利用决策图选取中心点后，利用RBF将数据映射到高维空间，然后对样本点采用两种分配策略进行聚类在高维空间中，从而更好地解决K‑Means聚类算法与DPC聚类算法在农业图像分割上的不足。通过在多个人工数据集和UCI数据集上进行试验，并与其他聚类算法进行比较，最后再应用在植物图像分割中，实验结果表明，本发明的算法具有较好的聚类效果。
主权项：1.一种植物图像分割的改进的核密度峰值聚类方法，其特征在于，所述方法包括：输入待分割图像，基于密度峰值聚类DPC算法中的局部密度和相对距离选择数据集的中心点来生成决策图；利用径向基函数RBF算法将所有样本点映射到高维空间中，得到一个包含每个样本之间相似度的矩阵，使用所述数据集的中心点作为初始值，以实现分配其他的样本，并采用分配策略进行图像聚类；采用分配策略进行图像聚类，包括：对给定的整数i和j，首先，聚类中心对象在样本空间中相似度最大的对象为;其次，对象为核心在样本空间中重复的查找方式，搜索未被分配类别的样本;最后，以样本替换对象进行搜索;在样本点重复寻找最大相似点的过程中，将每个被搜索到的对象都划分在的簇中，并记录样本空间的第k次查找点的相似值与相似平均差其中， ;如果搜索到临时边界点，则将停止查找，并结束当前分配方式;所述临时边界点的定义为:如果相似平均差大于样本空间中所有聚类中心的局部密度和的平均值的时: ;则这第i个点称为临时边界点;使用该图像聚类对植物图像进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种植物图像分割的改进的核密度峰值聚类方法
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