改进的近邻传播算法及其在图像处理中的应用

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1、代号10701学号1102121208分类号TP301密级公开题（中、英文）目改进的近邻传播算法及其在图像处理中的应用AnImprovedAffinityPropagationAlgorithmWithItsApplicationinImageProcessing作者姓名段丽莉指导教师姓名、职称王宇平教授学科门类工学学科、专业系统工程提交论文日期二〇一四年一月万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的

2、研究成果．尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料．与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意．申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任．本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关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西安电子科技大学．学校有权保留

3、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、缩印或其它复制手段保存论文．同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学．（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书．本人签名：日期导师签名：日期万方数据摘要摘要“物以类聚，人以群分”，聚类分析是一种常见的人类活动，其用途是十分广泛的，如应用在文本挖掘，图像处理等领域。近邻传播聚类算法（AffinityPropagationclustering,A

4、P）是Frey和Dueck在2007年发表于Science上的一种新型无监督聚类算法，该算法无需指定聚类个数，只需构造相似度矩阵，便可通过消息传递机制，自动确定合适的类代表点，并将其余数据分配到与其相似度最大的代表点所属的类别，最终使得所有数据与自己的类代表点相似度之和最大。在AP算法中，初始时将相似度矩阵对角线上的偏向参数Preference设置为相同的值，表明所有数据成为类代表点的可能性相同，但是这种初始化设置方式是有缺陷的，因为当该数据点周围的数据个数越多时，它成为类代表点的可能性要大于那些周围数据

5、个数少的数据点。本文主要工作如下：首先，借鉴密度聚类的思想，统计每个数据点在其ε邻域内所包含的数据个数，给出了一个设置Preference值的方法，从而提出了一种改进相似度矩阵的AP算法(Modified-SimilaritybasedAP,MSAP)。其次，将MSAP算法应用于图像分割中，给出了利用图像的灰度直方图提取原图像中核心灰度值代替所有像素点作为聚类数据的方法，从而在保证数据质量的同时使数据规模大大降低，在此基础上，给出了MSAP算法用于图像分割中的相似度矩阵构造方法，同时，给出了一个新的准则作

6、为分割效果的评价标准。实验结果表明所提算法可以有效处理图像分割问题，比AP算法收敛更快、分割效果更好。最后，将MSAP算法应用于图像聚类中，给出了颜色空间非均匀量化后的分块加权的颜色直方图特征的提取方法，在此基础上，提出了一个利用MSAP算法对图像聚类的算法，该算法首先采用MSAP算法进行初步聚类，再得到的若干优秀代表中随机抽取个作为K-means的初始聚类中心，进行二次聚类，既大大降低了K-means随机初始中心对结果的影响，又解决了聚类数目不准确的问题。实验结果表明，所提算法收敛更快，聚类效果更优。关

7、键字：近邻传播聚类图像分割灰度直方图图像聚类颜色特征万方数据万方数据AbstractAbstractClusteringanalysisisanimportanthumanactivity.TheapplicationofClusteringisverywide,suchastextmining,imageprocessingandotherfields.Affinitypropagationalgorithmisanewunsupervisedclusteringalgorithmpublishedin

8、2007ontheSciencebyFreyandDueck.Itdoesn'tneedtospecifythenumberofclusters,onlyneedtoconstructsthesimilaritymatrix，thenitcanautomaticallydeterminetheappropriaterepresentativepointbymessagetransmissionmechanism,andallo