最大熵图论聚类算法在图像分割中的应用研究

"这篇博士学位论文是由华南理工大学的劳丽所撰写，主要研究聚类算法及其在图像分割中的应用。论文集中在控制理论与控制工程专业，由朱学峰教授指导，完成于2006年。文章探讨了图像分割在医学图像处理等领域的关键作用，以及聚类算法作为解决这一问题的有效手段。作者对多种图像分割方法进行了比较，强调了聚类分析在图像分割中的重要性，特别是无监督学习的聚类方法。论文提出了一个新的最大熵图论聚类算法，该算法无需预设类别数量和初始中心，且对数据类形状不敏感。此外，还讨论了如何将该算法应用于图像分割，以及如何提取和处理图像特征。论文还深入研究了数据样本相似度的定义，提出了一种新的考虑距离和分布差异的相似度计算方法。最后，论文提及了生物免疫系统对算法设计的启发，可能涉及了基于免疫理论的聚类或分割策略。" 在这篇博士论文中，劳丽深入研究了以下几个核心知识点： 1. **图像分割**：图像分割是图像处理的关键步骤，用于将图像划分为有意义的区域，对理解和分析图像至关重要。它在医学图像处理、计算机视觉等多个领域有着广泛应用。 2. **聚类算法**：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性归类。论文特别关注了图论聚类算法，这是一种利用图论构建的分类模型。 3. **最大熵图论聚类算法**：劳丽提出了一种创新算法，该算法基于最大熵原理，构建了一个加权熵目标函数，通过最小支撑树来处理类内差和类间差，实现了无需预设类别数量和初始中心的聚类。 4. **图像特征数据的提取与处理**：在图像分割中，选择合适的特征和处理方法至关重要。论文讨论了如何利用聚类算法有效地提取和处理这些特征。 5. **相似度计算**：论文指出了传统以距离为基础的相似度计算的局限性，并提出了新的相似度定义，考虑了距离和数据分布差异，以更好地适应聚类需求。 6. **生物免疫系统启发的算法**：论文还探讨了生物免疫系统的理论，这可能是指基于免疫原理的聚类或分割策略，这种策略通常模仿生物体免疫系统识别和反应机制，以解决复杂问题。 这篇论文全面探讨了聚类算法在图像分割中的理论和实践，为图像处理领域的研究提供了新的见解和方法。