基于局部像素分类的彩色图像分割方法

摘要

本发明公开了一基于局部像素分类的彩色图像分割方法，首先利用四元数PHT提取像素级颜色特征；然后利用ACS-FCM选取训练样本；最后利用训练后的TWSVM模型进行分类，通过使用非平行平面，为两类数据分别构造单独的超平面，并尽可能使每个超平面距离本类样本近，距它类样本远，进而获得更好的分类模型且速度明显快于传统的LS-SVM。本发明由于结合了ACS和FCM，利用ACS的全局性和鲁棒性克服了FCM分割不够精确、易陷入局部最优的缺点，能够很好的保持图像分量间彼此的联系性和相关性，且很好的刻画了图像像素的特征。

主权项

一种基于局部像素分类的彩色图像分割方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：步骤1：选取构造彩色图像每个像素点的局部窗口，利用四元数PHT矩分解求局部窗口的矩值，构造像素的特征；步骤2：将像素点视为蚂蚁,聚类中心视为食物源,则聚类的过程即蚂蚁觅食过程，利用ACS‑FCM选取训练样本，所有的训练样本构成训练集，剩下的像素作为测试集，确定训练集类标签；步骤3：利用训练样本进行TWSVM模型训练，使用训练后的TWSVM模型预测测试集的类标签，合并训练集和测试集的类标签向量，作为最后的图像分割结果。