基于k均值聚类分割植物切片特征区域分割方法的研究

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1、基于k均值聚类分割的植物切片特征区域分割方法研究研究生：张秦涛指导教师：庞全教授2012年11月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterImageSegmentationofPlantSectionFeatureAreaBasedonk-meansClusteringCandidate:ZhangQintaoSupervisor:Prof.PangQuanNovember，2012学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工

2、作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：日期：年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制

3、手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要生命信息科学的不断发展，对信息源的要求越来越高。在植物切片的分析研究中，常常需要对图像中各个不同特征的子区域进行详细研究。这就需要对切片的各个不同特征的子区域进行按类分割，然后对各个子区域分别进行特征描述。传统的聚类分割方法，主要集中在图像的纹理特征或灰度上，对图像信息量的使用比较不充分，在植物切片的特征区域分割上很难取得理想效果。本文针对植物切片的丰富的颜色特征和细致的纹理结构，基于k-mean，融合颜色、空间坐标以及纹理特性的多维信息，研究不同特征区域

4、间的聚类分割方法。主要工作如下：（1）对本论文涉及的植物切片图像，采用目前主要的图像分割技术进行分割试验，通过试验结果分析各种方法的优缺点，指出这些方法对植物切片特征区域分割所存在的困难。（2）深入研究了MeanShift和k-means聚类分割方法。通过大量试验、分析和比较，指出MeanShift算法在聚类过程中所具有的良好自适应性，但其核函数的带宽在某种意义上限制了这种自适应性。k-means算法原理简单、聚类效果好，在初始化聚类中心时比较灵活，但也因此会导致聚类工作量变大。图像特征的选定与提取在这里成为关键，不同特征带来不一样的分割效果，也影响聚类工作量的大小。（3）针对本论

5、文涉及的植物切片图像特点—丰富的颜色特征和细致的纹理结构，研究建立了基于纹理和颜色组合特征的区域分割方法。首先，建立了基于颜色、空间坐标和纹理特征的组合特征向量。为提高k-means算法效率，对特征向量进行降维、并设计了按比例随机采样的策略。然后，用k-means算法对样本中的像素点进行聚类，根据各类别间的相对差距找出聚类中心，再将各点与聚类中心进行比较而实现归类。通过实验显示，该方法对植物切片图像的特征区域分割具有良好的效果。关键词：k-means算法，植物切片图像，特征区域，聚类，区域分割-I-杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTWiththecontinuousdev

6、elopmentoflifeinformationscience,therequirementofinformationsourceforourstudyingbecomesmoreandmorestrict.Intheresearchoftheplantsectionimages,wearealwaysinterestedinapartofanimage.Thisrequiresthatweneedtosegmentandidentifydifferentareasoftheimage,andmakefeaturesdescriptionforeachsubregionThetr

7、aditionalclusteringsegmentationmethod,whichisnotanidealmethodinplantsection’ssegmentationmainlyconcentratedinimagetexturefeaturesorthegray,andtheuseoftheimageinformationisinadequate.Thistextisaimingattheresearchoftheplantsectionimages’s