一种基于改进的模糊C均值聚类的图像聚类方法及装置

摘要

本发明涉及一种基于改进的模糊C均值聚类的图像聚类方法及装置，该方法包括：输入样本图像，计算样本图像的特征值向量；将样本图像的特征值向量作为输入样本点，采用自组织神经网络算法进行分类，确定初始的聚类中心和聚类数目；采用极大似然估计算法得出样本图像对各个类的归属概率，将该归属概率作为目标函数的权值以构建目标函数；根据初始的聚类中心和聚类数目，采用改进的模糊C均值聚类算法的判别公式，通过迭代计算下一次的聚类中心，直至相邻两次的目标函数值之间的变化量小于设定的阈值。本发明通过计算样本图像的特征值向量，采用自组织神经网络算法对图像进行粗聚类，确定初始的聚类中心和聚类数目，增强了聚类效果的稳定性和准确性。