基于粒球结构和聚类评价指标的图像聚类方法

本发明公开了基于粒球结构和聚类评价指标的图像聚类方法，该方法包括：获取图像样本，提取图像中的像素点，经预处理后得到一组二维数据集D；将该二维数据集D的所有数据作为一个初始粒球，进行不断的分裂，得到稳定粒球集合；对稳定粒球集合进行过滤并分别计算稳定粒球集合中所有粒球的中心点，基于各粒球的中心点利用最小生成树算法构建出包括所有中心点的图结构，得到最小生成树MST；通过对最小生成树MST移除不同数量的最大权重边得到不同的聚类结果，计算不同的聚类结果所对应的平均聚类评价指标分数，从中获取最小平均聚类评价指标分数所对应的聚类结果，进而得到图像的聚类结果。本发明可以提高图像聚类结果的准确性和该系统的鲁棒性。