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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利多项交互的模糊聚类的有效性指标图像分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117011307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310804135.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权多项交互的模糊聚类的有效性指标图像分割方法及系统是由唐益明;韩将辉;李书杰;高健玮;谢文军;郭安逸;孙晓设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本多项交互的模糊聚类的有效性指标图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多项交互的模糊聚类有效性指标的图像分割方法及系统，包括：1利用基于核的改进的模糊C均值聚类算法对给定图像的像素点进行分类；2建立目标函数，检查是否满足终止条件或达到最大迭代次数；3初始化并更新隶属度矩阵和聚类中心；4通过模糊基数和模糊加权距离与样本方差和扰动因子的比来计算类内紧致性数值，并从四个方面的分离关系计算类间分离性数值，使用两个因子和迭代次数的积得出该指标值；5比较所有类的有效性指标，选择最大有效性指标对应的聚类数和相应的隶属度矩阵进行图像分割。本发明能对图像进行有效的分割，将像素点进行聚类，并得到有效的图像聚类结果，适用于不平衡、复杂、重叠、有噪声点的像素集合。

本发明授权多项交互的模糊聚类的有效性指标图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多项交互的模糊聚类有效性指标的图像分割方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、利用基于核的改进的模糊C均值聚类算法将任意一幅图像X中的像素点集合{x1,x2,…,xi,…,xN}划分为K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}，并获得K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}对应的隶属度矩阵U＝{μik|i＝1,2,...,N；k＝1,2,...,K}和聚类中心V＝{v1,v2,…,vk,…,vK}；其中，xi表示图像X中的第i个像素点，μik表示第i个像素点xi隶属于第k个像素点类Ck的隶属度值，且0≤μik≤1，vk表示第k个像素点类Ck的聚类中心；i＝1,2,…,N；k＝1,2,…,K；N表示图像X中的像素点个数； 设定最大的迭代次数为iter_max，迭代的终止条件误差为ε，并初始化K＝2； 步骤2、利用式1构建图像X在KFCM模糊算法中的第iter次迭代目标函数 式1中，表示第iter次迭代的第k个像素点类Ck的聚类中心，表示第iter次迭代的第i个像素点xi与第k个像素点类Ck的聚类中心之间映射到高维核空间的距离，表示第iter次迭代的第i个像素点xi属于第k个像素点类Ck的隶属度，m为加权指数，表示聚类模糊程度； 步骤3、令初始迭代次数iter＝0，并以隶属度矩阵U和聚类中心V作为第iter次迭代的隶属度矩阵Uiter和第iter次迭代的聚类中心Viter； 步骤4、利用式2更新第iter次迭代的隶属度矩阵Uiter，得到第iter+1次迭代的隶属度矩阵 式2中，表示第iter+1次迭代的隶属度矩阵Uiter+1中第i个像素点xi属于第k个像素点类Ck的隶属度；vj表示第j个像素点类Cj的聚类中心，GK·为高斯核函数；j＝1,2,…,K，j≠k； 步骤5、利用式3更新第iter次迭代的聚类中心Viter，得到第iter+1次迭代的聚类中心 式3中，表示第iter+1次迭代的聚类中心Viter+1中第k个像素点类Ck的聚类中心； 步骤6、如果||Viter+1-Viter||＜ε，则停止迭代，并将第iter+1次迭代的聚类中心Viter+1作为聚类数目K对应的最优聚类中心V*，否则，令iter+1赋值给iter后，判断iter＞iter_max是否成立，若成立，则将第iter_max次迭代的聚类中心Viter_max作为聚类数目K对应的最优聚类中心V*，否则，返回步骤4顺序执行； 步骤7、计算类内紧致性comK： 步骤7.1、初始化k＝1，定义聚类数目k对应的类内紧致性为comk，并初始化comk＝0； 步骤7.2、令k+1赋值给k后，判断k＞K是否成立，若成立，则执行步骤7.3，否则，计算并赋值给comk后，重复步骤7.2，其中，v0表示像素点的均值，α表示扰动因子，d表示欧几里得距离； 步骤7.3、利用式4计算得到聚类数目K对应的类内紧致性comK： 步骤8、利用式5来计算K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}的类间分离性sepK： 式5中，表示K个聚类中心的中值，min表示求最小值函数，mean表示求均值函数，max表示求最大值函数； 步骤9、利用式6计算K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}对应的有效性指标VMIK： 步骤10、将K+1赋值给K，并判断是否成立，若成立，则表示获得K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}的有效性指标，并执行步骤11；否则，返回步骤2顺序执行； 步骤11、比较K个像素点类{Ck|k＝1,2,…,K}的有效性指标，并选择最大有效性指标所对应的聚类数目和相应的隶属度矩阵对图像X进行分割，从而得到图像X的分割结果。

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