一种图像空间下的ICM聚类方法

针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行聚类。该文通过实验分析了图像样本大小、图像特征维数、图像特征类型、初始类别标签对聚类结果的影响,通过与多种经典聚类算法进行对比,实验结果充分验证了该方法的有效性。