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一种基于模糊聚类的图像鲁棒聚类方法

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本发明涉及一种基于模糊聚类的图像鲁棒聚类方法，在聚类图像数据的同时，筛选出被噪声污染的图像，保留了纯净无污染的图像数据，对噪声变化具有较高的鲁棒性。并且本发明是一种无监督的算法，不需要用到标签数据，减小了大量的获取标签数据所用到的时间。算法在求解过程中不需要更新图矩阵，因此降低了算法的计算复杂度，加快了运算速度。因此可以实现对被噪声污染图像进行快速、有效且鲁棒的聚类。本发明可以通过迭代优化目标函数的正则化参数，自适应地计算出每个样本相应正则化参数，的在应用过程中极大地降低了调节正则化参数难度，节省了人力成本，在鲁棒地筛选出被噪声污染图像数据同时，提高了图像聚类准确度。

著录项

公开/公告号CN115131588A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-30

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学;
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申请/专利号CN202210665911.0
发明设计人王靖宇;张欣茹;聂飞平;李学龙;
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申请日2022-06-13
分类号G06V10/762;G06V10/774;G06F17/16;
代理机构西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王鲜凯
地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号
入库时间 2023-06-19 16:59:43

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法律状态
2022-09-30

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发明专利申请公布

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