用于图形图像的k近邻局部搜索遗传自动聚类方法

摘要

本发明公开了一种用于图形图像的k近邻局部搜索遗传自动聚类方法，主要解决现有自动聚类算法在聚类时易陷入局部最优的缺陷。其实现步骤是：（1）用canny算子检测图像的轮廓；（2）用shape context方法描述图像的轮廓并计算轮廓点的匹配代价矩阵；（3）根据匹配代价矩阵用dynamic programming方法对轮廓点进行匹配；（4）用procrustes analysis方法对匹配的轮廓点进行变换；（5）将变换后的匹配轮廓点用字符串表示并测量字符串间的edit距离；（6）根据字符串的edit距离计算图像间的距离；（7）用遗传自动聚类算法对图像进行聚类；（8）对遗传算法的种群进行k近邻局部搜索。本发明具有易于达到全局最优，寻找到正确聚类数的优点。