I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   2 A p r il  201 7 ,   p p .   8 1 0 ~ 81 7   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 2 . p p 8 1 0 - 8 1 7     810       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Para m e tric Co m pa riso n of K - m ea ns a nd Adap tive   K - m ea ns  C lustering   P er form a nce  on Di ff ere nt  I m a g es       M a dh us m it a   Sa hu 1 K.   P a rv a t hi 2 M .   Va m s i K rish na 3   1 De p t.   o f   ECE ,   CUT M ,   P a ra lak h m u n d i,   Od is h a In d ia   2 S c h o o o f   El e c tro n ics ,   KIIT   Un i v e rsit y ,   Bh u b a n e sw a r,   In d ia   3 De p t.   o f   CS E,   CUT M ,   P a ra lak h m u n d i,   Od is h a ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 8 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Feb   2 3 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   Ma r   7 ,   2 0 1 7       Im a g e   se g m e n tatio n   tak e s   a   m a j o ro le  f o r   a n a l y z in g   th e   a re a   o in tere st  in   im a g e   p ro c e ss in g .   M a n y   r e se a r c h e rs  h a v e   u se d   d i f fe re n t y p e o f   t e c h n iq u e f o r   a n a l y z in g   th e   i m a g e .   On e   o f   th e   w id e l y   u se d   tec h n iq u e is   K - m e a n s   c lu ste rin g .   In   th is  p a p e w e   u se   tw o   a l g o rit h m s   K - mean a n d   th e   a d v a n c e   o K - m e a n is  c a l led   a a d a p ti v e   K - m e a n c lu ste rin g .   Bo th   t h e   a lg o rit h m a re   u sin g   in   d if f e re n t y p e o f   i m a g e   a n d   g o t   a   su c c e ss f u re su lt .   By   c o m p a rin g   th e   T i m e   p e rio d ,   P S NR  a n d   RM S v a lu e   f ro m   th e   re su lt   o f   b o th   a lg o rit h m s   w e   p ro v e   th a t   th e   A d a p ti v e   K - m e a n c lu ste rin g   a lg o rit h m   g i v e s   a   b e st  re su lt   a s co m p a rd   to   K - m e a n s clu ste rin g   in   im a g e   se g m e n tatio n .   K ey w o r d :   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g   I m ag s e g m e n tatio n   K - m ea n s   clu s ter i n g   MRI  co lo r   an d   g r a y   co lo r   im a g e   P SNR   &   R MSE     Satellite i m a g e   Co p y rig h ©   2 0 1 In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S m t.  Ma d h u s m ita  Sa h u ,   Dep t.  o f   E C E ,   P ar alak h m u n d i,  Od is h a I n d ia .   E m ail:  m ad h u s m ita s 7 9 @ g m a i l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N       No w   d a y s   ca n ce r   i s   co m m o n   d i s ea s es   w h ich   s p r ea d ed   all  o v er   w o r ld .   I is   v er y   m u ch   es s en tial   f o r   i m p r o v in g   t h s u r v i v al  r at es  b ec au s it  is   o n o f   t h m o s d em a n d i n g   a n d   d elib er ated   to p ics  w h ic h   ar e   b ein g   d i s cu s s ed   a m o n g   t h r esear ch   s c ien ti s t.  M u ltip licat io n   o f   s et  o f   ce ll s   in   a   p ar ticu l ar   ar ea   o f   o u r   b o d y   an d   th g r o w t h   o f   th ce lls   ar u n co n tr o llab le,   th i s   is   o n ty p e s   o f   s tr u ct u r al  d is tr o r tio n   o f   ce lls   th at  ar e   m en tito n ed   as  t u m o r .   I is   v er y   i m p o r tan to   k n o w   t h p er f ec s p r ea d in g   ar ea   o f   tu m o r   ce ll  f o r   cu r th d is ea s e s .   [ 1 ]   I n   i m ag e   p r o ce s s i n g   s o m tech n iq u es   ar u s ed   to   d ete ct  th e   t u m o r   ce ll   a m o n g   t h at   i m a g e   s eg m e n tatio n   tak e s   m aj o r   r o le   to   an al y z in g   t h i m a g e .   I n   s e g m en tatio n   b y   u s i n g   d if f er en tec h n iq u es  we   d etec th e   tu m o r   ce ll  a n d   e x tr ac ted   th ar ea   f o r   a n al y zi n g .   Ou o f   d i f f er e n tec h n iq u e s   cl u s ter i n g   is   t h m o s t   ef f icien m et h o d s .   T h er ar d if f er e n t y p es   o f   cl u s ter in g   K - m ea n s   cl u s ter in g ,   F u zz y   C - m ea n s   cl u s ter i n g ,   h ier ar ch al  cl u s ter i n g   an d   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter in g .   Am o n g   all  t h clu s ter i n g   K - m ea n s   an d   A d ap tiv K - m ea n s   clu s ter in g   m eth o d   is   w id el y   u s ed   in   i m a g s e g m en ta tio n .   T h ese  al g o r ith m s   ar s i m p le  a n d   f a s ter   th an   o th er   cl u s ter i n g .   B o th   ar u s ed   f o r   w o r k   i n   a   lar g n u m b er   o f   v ar iab les.    I n   ca s o f   K - m ea n s ,   i n i tial ize  th n u m b er   o f   tak e s   an   i m p o r tan tas k .   W h er ea s   in   A d ap tiv K - m ea n s   it  i s   n o r eq u ir ed   to   in itialize  th e   n u m b er   o f   K,   b ased   u p o n   s o m f ea t u r es  a n d   ch ar ac ter is tic s   th i m a g w ill  au to m at ical l y   f i n alize   t h n u m b er   o f   K.   I m ag s e g m en tatio n   ta k es  an   i m p o r ta n r o le  to   an aly ze   t h ex tr ac r eg io n   i n   m ed ical  i m a g es  o r   MRI  ( Ma g n etic   r eso n a n ce   i m a g e)   i n   m ed ical  ar ea .   So   m ed ical  i m ag e s   ar s eg m e n ted   an d   f o r   f u r th er   a n al y ze   b y   u s i n g   d i f f er e n tec h n iq u e s   i n   i m ag e   s e g m en tatio n .   Fo r   an al y zin g   t h m ed ical  i m a g es   o n o f   t h f u n d a m en ta l   p r o b lem s   is   to   id e n ti f y   t h b o u n d ar ies   o f   a n   o b j ec s u c h   as   o r g an s ,   o r   ab n o r m a r eg io n s   i n   i m a g es.  Fro m   t h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     P a r a metric Co mp a r is o n   o f K - mea n s   a n d   A d a p tive  K - mea n s   C lu s ter in g   P erfo r ma n ce     ( M a d h u s mita   S a h u )   811   r esu lt  o f   s eg m e n tatio n   it  is   p o s s ib le  f o r   s h ap an a l y s is ,   d ete ctin g   v o lu m c h a n g a n d   m a k i n g   ac cu r ate   r ad i atio n   th er ap y   tr ea t m en t p l an .   [ 2   I n   t h is   p ap er ,   b y   u s i n g   b o th   t h al g o r ith m   w p o in t   o u t   t h e   tu m o r   s p r ea d in g   ar ea   in   b r ain   M R   g r a y   an d   co lo r   im a g es  w h er ea s   i n   t h Satelli te  i m a g w f in d   o u t   th s p r ea d in g   ar ea   o f   la k e.   Af ter   th d etec tio n   o f   th ch a n g es  f r o m   th s e g m e n ted   i m ag e s   w h a v co m p ar ed   s o m p ar a m eter s   b ased   o n   P SNR ,   R MSE   an d   T im P er io d .     Af ter   th co m p ar i s o n   w co n clu d ed   th at  A d ap ti v K - m e an s   cl u s ter i n g   g i v es  t h b est   r esu lt  as   co m p ar ed   to   K - m ea n s   cl u s ter i n g   f o r   th ac cu r ate  d etec tio n   o f   tu m o r   ce ll  in   MR  g r a y   an d   co lo r     im a g es  an d   v o lu m d etec tio n   i n   s ate llit i m ag e s .   So   b y   th is   w a y   w e   ca n   d etec t h ac c u r ate  d etec tio n   o f   tu m o r   ce ll  a n d   cu r th d is ea s es t h r o u g h   r ad iatio n   th er ap y   tr ea t m e n t.        2.   K - M E ANS  CL U ST E RI NG   K - m ea n s   alg o r it h m   is   u s ed   f o r   in itializa tio n   o f   p ar a m eter s   s i n ce   it  is   s i m p le  a n d   w o r k s   w el f o r   lar g d ata  s ets  w h e n   co m p ar ed   w ith   h ier ar ch ical  cl u s ter i n g .   [ 3 ]   A cc o r d in g   to   s o m s i m ilar it y   m ea s u r ( e. g .   E u c lid ea n )   t h d ata  ar d iv id es  i n to   s p ec if ic  n u m b er   o f   g r o u p s   t h at  g r o u p   n u m b er   i s   n o ted   as  K‟   v ar iab le  w h er K= 1 ,   2 ,   3 …………. n .   it  i s   u s er   d ef in ed   n u m b er .   T h g r o u p   o f   s a m d ata  is   ca ll ed   as c lu s ter i n g   a n d   th m et h o d   is   ca lled   as K - m ea n s   clu s ter i n g .   T h is   alg o r it h m   i s   co n s is t in g   o f   t w o   s ep ar ate  p h a s es.  At  f ir s t   i t c alcu la tes  th e   ce n tr o id   an d   s ec o n d l y   it  tak es  ea ch   p o in to   th cl u s ter   w h ic h   h as  n ea r est  ce n tr o id   f r o m   t h ad j ac en d ata  p o in t.  T o   f in d   o u th d is tan ce   o f   n ea r est  ce n tr o id   it  w il u s ed   t h E u clid ea n   d is ta n ce   m et h o d .   A f ter   th e   g r o u p i n g   o f   t h d ata  i f in d s   o u ce n tr o id   o f   ea ch   clu s ter .   T h E u clid ea n   d is tan ce   is   ca l cu lated   a m o n g   ea ch   ce n ter   an d   ea c h   d ata  p o in ass i g n s   i n   th c lu s ter   w h ich   h av m i n i m u m   E u clid ea n   d is tan ce ,   af ter   r ea s s i g n i n g   t h p o in ts   ea c h   ti m t h e   ce n tr o id   o f   th c lu s ter s   ar r ec alcu lated .   T h is   p r o ce s s   is   co n t in u ed   t ill  t h en d   o f   th e   r est  p o in ts   t h e n   f in al l y   i ca lcu lated   th f i n al  ce n tr o id   o r   m ea n   o f   th cl u s ter s .   So   K - m ea n s   i s   an   i ter ativ a l g o r ith m   i n   w h ic h   it  m ea n s   t h s u m   o f   d is ta n ce   f r o m   ea ch   o b j ec to   its   clu s ter   ce n tr o id ,   o v er   all  clu s t er s .   [ 2 ,   4 ]   L et  u s   co n s id er   an   i m ag m   ×  n   an d   t h i m a g h as  to   b clu s ter   in to   n u m b er   o f   cl u s ter .   Su p p o s p o in f ( x ,   y )   w h ic h   i s   an   in p u p ix els  to   b clu s ter   an d   C b th cl u s ter   ce n ter .   T h alg o r ith m   o f   K - m ea n s   clu s ter i n g   is   s h o w n   a s   f o llo w s :   a.   First,  in i tialize  t h n u m b er   o f   clu s ter   a n d   ca lcu late  t h eir   c en ter   C k   b y   u s i n g   th f o r m u la                                                                                  b.   C alcu late  th E u c lid ea n   d is ta n ce   E b et w ee n   t h ce n ter   a n d   ea ch   p ix el  o f   an   i m ag u s i n g   t h r elatio n   g iv e n   b elo w .       E d   = | | f ( x , y )   -   C k ||                   ( 1 )     c.   B ased   u p o n   th E u cl id ea n   d is t an ce   E ass i g n s   th r es t p ix el s   to   th n ea r est cl u s ter .   d.   Af ter   as s i g n in g   all   th e   p ix el s   i n   t h ap p r o p r iate  clu s ter   t h v alu o f   th e   clu s ter   ce n ter   s h o u ld   b ch an g ed   an d   it is   ca lc u lated   b y   u s in g   t h r elatio n   g i v en   b elo w :                                                             ( 2 )     e.   R eiter ate  th p r o ce s s   til ll it sat is f ie s   t h to ler an ce   o r   er r o r   v al u e.   f.   Up d ate  th clu s ter   m ea n   i.e .   ca lcu late  t h m ea n   o f   t h o b j ec t   f o r   ea ch   clu s ter .       3.   ADAP T I VE   K -   M E ANS  CL UST E RI NG   I n   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter in g   a lg o r it h m   th n u m b er   o f   is   s elec ted   f r o m   d ata  s et   an d   it  i s   r an d o m l y   s elec ted   b ased   u p o n   s o m ch ar ac ter i s tics   a n d   f ea t u r es.  T h p r o p er ties   o f   ea ch   ele m en t a ls o   f o r m   th e   p r o p er ties   o f   th clu s ter   t h at  is   co n s is ti n g   b y   t h el e m e n t.          L i k K - m ea n s   cl u s ter i n g   t h is   alg o r ith m   i s   al s o   co m p u te   th e   d is tan ce   b et w ee n   g i v e n   ele m en an d   a   clu s ter .   So   t h f u n ct io n   o f   t h e   alg o r it h m   i s   b ased   u p o n   to   c o m p u te  th e   d is ta n ce   b et w ee n   t w o   e le m e n t s .   T h is   f u n ctio n   h as a n   i m p o r tan t c o n s id er atio n   i.e .   it  s h o u ld   b ab le  to   co u n f o r   th e   d is ta n ce   b ase d   o n   p r o p er ties   th at   h av b ee n   n o r m alize d   s o   th a d is tan ce   is   n o d o m in a ted   b y   o n p r o p er ty   o r   s o m e   o f   th e   p r o p er ty   is   n o ig n o r ed   in   t h co m p u tatio n   o f   d is tan ce .   I t u s es E u c lid ea n   d is tan ce   f o r m u la  f o r   c o m p u te  t h e   d is tan ce .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   8 1 0 81 7   812   Fo r   ex a m p le:    w h en   s p ec tr a d ata  s p ec if ied   b y   n - d i m e n s io n s ,   t h d is tan ce   b et w ee n   t w o   d ata  ele m e n ts .   D 1 ={D 11 ,D 12 , …… ………D 1n }a n d   D 2 ={D 21 ,D 22 , ………… D 2n }   T h E u clid ea n   d is ta n ce   is   g iv e n   b y     E . D=                                                                                 ( 3 )     B ased   u p o n   th d is ta n ce   th a d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g   al g o r ith m   is   a s   f o llo w s :     A f ir s f in d   o u th d is ta n ce   o f   ea ch   clu s ter   f r o m   ev er y   o t h e r   clu s ter   an d   it  is   s to r ed   in   2 ar r ay   as   tr ian g u lar   m atr ix .   T h m in i m u m   d i s tan ce   D min   b et w ee n   a n y   t w o   cl u s t er s   C 1   a n d   C 2   was  n o ted .     C o m p u te   th E . d is ta n ce   f r o m   ea c h   cl u s ter   to   ea c h   u n   cl u s ter ed   ele m en t.  I n   t h is   ca s t h er ar th r ee   p o s s ib ilit ies  f o r   ass i g n m e n t o f   t h r est ele m e n t   to   th s u i tab le  clu s ter   th at  ar lik b elo w   f o u r   f o r m s .   a.   W h en   th e   d is ta n ce   i s   ze r o   f r o m   a   ele m en t   to   cl u s ter   t h en   th at  ele m e n t   is   a s s i g n ed   i n   t h at  clu s ter ,   t h en   p r o ce ed   f o r   n ex t e le m e n t.   b.   T h n ex t   ele m en t   is   a llo ca ted   to   its   clo s e s cl u s ter   if   t h d is t an ce   o f   ele m en f r o m   cl u s ter   is   le s s   t h a n   D m in .   Af ter   r ea s s i g n ed   t h ele m en i n   t h clu s ter   t h ce n tr o id   o f   th c lu s ter   is   c h a n g ed .   S o   ac co r d in g   to   th p r o p er ties   o f   th e   ele m e n t s   th ce n tr o id   is   r ec o m p u ted .   As  w ell   as  w r ec o m p u te  t h d is tan ce   o f   t h e   af f ec ted   clu s ter   f r o m   ev er y   o t h er   clu s ter ,     also   th m i n i m u m   d is ta n ce   b et w ee n   an y   t w o   clu s ter s   an d   th e   t w o   cl u s ter s   t h e y   ar clo s est to   ea ch   o th er .   c.   Fin all y ,   it  is   co m p u ted   w h e n   th d is ta n ce   D m in  i s   less   t h an   th d is ta n ce   o f   th ele m en f r o m   t h n ea r es t   clu s ter .   d.   W tak t w o   clo s e s cl u s ter s   C 1   an d   C 2 ,   a n d   t h en   m er g e   C 2   i n to   C 1 .   No w   w e   g e t   o n l y   o n cl u s ter   C 1   an d   w d estro y   t h ele m e n ts   a s   w ell  a s   th e   r ep r esen tatio n   o f   C 2 ,   s o   C 2   ca lled   as  e m p t y   cl u s ter .   W g et   a   n e w   clu s ter   s u cc e s s f u ll y .   Ag ain   t h d is ta n ce s   b et w ee n   al clu s ter s   ar r ec o m p u ted   an d   t w o   clo s est   clu s ter s   r ec o g n ized   ag a in .   T ill   all  th ele m e n ts   h as  b ee n   clu s ter ed   th ab o v th r ee   s t ep s   ar to   b r ep ea ted .   B y   th is   w a y   w e   s h o u ld   clu s ter   th ele m en ts   w i th o u t d e f in in g   t h n u m b er   o f   k   in   ad ap tiv K - m ea n s   cl u s ter in g .   [ 5 ]       4.   P RO P O SE AL G O R I T H M     I n   th p r o p o s ed   m et h o d   w a p p lied   b o th   th tech n iq u es  K - m ea n s   cl u s ter i n g   a n d   A d ap ti v K - m ea n s   clu s ter i n g   to   tr ac k   th tu m o r   o b j ec ts   in   MRI  b r ain   g r a y   co l o r   im a g e,   co lo r   im a g an d   als o   th ese  tech n iq u e s   ar ap p lied   to   f in d   o u t t h lak e   r eg io n   in   s atellite  i m a g e.     T h b lo ck   d iag r a m   o f   t h e   p r o p o s ed   m e th o d   f o r   K - m ea n s   a n d   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g   in   g r a y   co lo r   an d   co lo r   im a g is :         Fig u r 1 .   B lo ck   Diag r a m   o f   p r o p o s ed   m eth o d   K - m e a n s a l g o r i t h m   A d a p t i v e   K - m e a n s a l g o r i t h m   S e l e c t i o n   o f   c l u st e r   S e l e c t i o n   o f   c l u st e r   P a r a me t e r s c o mp a r i n g   F i n d   o u t   t h e   b e st   r e su l t   ( o / p )   i mag e   L u mi n o si t y   ( L )   C h r o ma t i c i t y   ( a * b )   C o n v e r t   L * a * b   i m a g e   I n p u t   i m a g e   R G B   c o l o r   i mag e   ( i f   i / p   g r a y   c o l o r   i mag e )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     P a r a metric Co mp a r is o n   o f K - mea n s   a n d   A d a p tive  K - mea n s   C lu s ter in g   P erfo r ma n ce     ( M a d h u s mita   S a h u )   813     T h alg o r ith m   o f   th p r o p o s ed   m eth o d   is   g i v en   b elo w   f r o m   s tep 1 -   s tep 1 4 :   s t ep  1   R ea d   th i m a g es   w h ich   ar i n   J P E f o r m at,   t h at  ar co lle cted   f r o m   t h m ed ical  b r ain   i m ag e s   a n d   s atellite  i m a g es i n   th g o g g le  s ite.   s t ep  2   R esize  t h i m ag e   s t ep  3   C o n v er t th i m a g in to   R GB   co lo r   s p ac im a g e,   th i s   s tep   is   o n l y   ap p licab le  f o r   g r a y   co lo r   im ag e s .   s t ep  4   T h en   af ter   co n v er t h i m a g i n to   L * a * b   co lo r   s p ac i m a g e.   W h en   w ig n o r in g   t h b r ig h t n ess   i n   t h i m a g es .   W ca n   ea s il y   v is u all y   d is tin g u is h   th co lo r s   f r o m   t h i m a g e.   T h L * a * b *   co lo r   s p ac ( also   w ell - k n o w n   a s   C I E L A B   o r   C I E   L * a * b * )   e n ab les  u s   to   q u a n t if y   t h ese  v is u al  d i f f er en ce s .   T h L * a * b *   co lo r   s p ac b ased   o n   lu m i n o cit y   la y er   a n d   C h r o m atici t y   l a y er ,   w h er e   t h l u m i n o s it y   la y er   is   'L * '   w h er as   ch r o m aticit y - la y er   ' a * r ep r esen t in g   co lo r   f alls   alo n g   t h r ed - g r ee n   a x i s   a n d   ch r o m a ticit y - la y er   ' b * '   r ep r esen ti n g   t h co lo r   f alls   alo n g   t h b lu e - y ello w   ax is .   A l o f   t h co lo r   r elate d   in f o r m atio n   is   in   t h ' a * an d   ' b * '   la y er s .   Usi n g   t h E u c lid ea n   d is ta n ce   m etr ic  w ca n   m ea s u r t h d if f er e n ce   b et w ee n   t w o   co lo r s .   C o n v er t t h p r ev io u s   i m a g i n   to   L * a * b *   co lo r   s p ac e.   [ 6 ]   s t ep  5   B y   U s i n g   K - Me a n s   C lu s ter i n g   class i f y   t h C o lo u r   in   ' a * b * S p ac e.   A   g r o u p   o f   o b j ec ts   ar s ep ar ated   b y   u s i n g   cl u s ter i n g   m eth o d .   K - m ea n s   cl u s ter i n g   tr ea ts   ea ch   ele m en t   as  h av i n g   lo ca tio n   in   s p ac e.   T h p ar titi o n s   w h er th o b j ec ts   in s id ea ch   clu s ter   w er e   clo s er   to   ea ch   o t h er   as   p o s s ib le,   a n d   as   d is tan ce   f r o m   t h o b j ec ts   i n   o t h er   cl u s ter s   as   p o s s ib le  w er s e lecte d   b y   it.  I n   K - m ea n s   clu s ter in g   w h av to   d ef i n th n u m b er   o f   clu s ter s   to   b p a r titi o n ed   an d   d is tan ce   m etr ic  to   co m p u te  h o w   clo s er   t w o   o b j ec ts   ea ch   o th er .   A s   th co lo r   in f o r m atio n   b ased   in   th ' a * b * '   s p ac e,   y o u r   o b j ec ts   ar e   p ix els  b y   m ea n s   o f   ' a * '   a n d   ' b * '   v al u es.  B y   u s i n g   K - m ea n s   cl u s ter   th o b j ec ts   in to   clu s ter s   u s i n g   th E u cli d ea n   d is tan ce   m etr ic.   [ 7 ,   8]   s t ep  6   L ab el  E v er y   P i x el  in   t h I m a g Usi n g   t h R es u lt s   f r o m   K - M ea n s .   W ith o u i n d ex   in p u K - m ea n s   r etu r n s   to   co r r esp o n d in g   c l u s ter   f o r   ev er y   o b j ec t.  L ab el  ev er y   p i x el  in   th i m a g w it h   it s   clu s ter   in d ex .   s t ep  7     A cc o r d in g   to   th n u m b er   o f   w h ic h   d ef i n ed   b y   t h u s er   b ased   o n   t h at  i m ag we  w il g et   s eg m e n ted   i m a g es o r   clu s ter e d   im a g e s .     s t ep  8   Select  o n clu s ter ed   i m a g e.   s t ep  9   I n   th s a m w a y ,   C la s s i f y   th C o lo r   in   ' a * b * '   Sp ac Usi n g   Ad ap tiv K - Me a n s   C l u s ter i n g .     A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g   d o es n t n e ed   s p ec if y i n g   t h n u m b er   o f   c l u s ter s   to   b p ar titi o n ed .   I t a u to m atica ll y   f i n d s   o u th n u m b er   o f   clu s te r   b ased   u p o n   s o m p r o p er ties   o r   f ea tu r es.  Sin ce   t h co lo r   in f o r m a tio n   ex is t s   i n   t h ' a * b * s p ac a n d   th o b j ec ts   ar p ix els  w it h   ' a * an d   ' b * v a lu e s .   Use  A d ap ti v K - m ea n s   to   clu s ter   th o b j ec ts   in to   cl u s ter s   u s in g   t h E u clid ea n   d is t an ce   m etr ic.   s t ep  1 0   I n   th I m a g l ab el  E v er y   P ix el   b y   u s i n g   th R es u lt s   f r o m   A d ap tiv K - Me an s   clu s ter in g .   W ith   o u r   i n d ex   i n p u t,  A d ap ti v K - m ea n s   cl u s ter ed   ev er y   o b ject.   L ab el  ev er y   p ix el  in   t h i m ag w it h   its   clu s ter   in d e x .   s t ep  1 1   As  p er   th n u m b er   o f   o b j ec ts   in   th at  i m a g w w ill  g e th s eg m e n ted   i m ag e s   ( As  p er   th n u m b er   o f   ce n tr o id ) .     s t ep  1 2   Select  o n clu s ter ed   i m a g o r   s eg m e n ted   i m a g e.   s t ep  1 3   C o m p ar th p ar a m eter s   ( T I ME ,   P SNR ,   an d   R MSE )   o f   th o r ig i n al  i m ag w i th   t h s eg m e n ted   i m a g e,   f i n d   o u t t h b est r esu l t.    s t ep  1 4   Fin all y ,   f r o m   t h s e g m e n ted   i m ag e   w ca n   d etec th ap p r o p r iate  tu m o u r   s p r ea d in g   ar e b y   u s in g   A d ap tiv e   K - m ea n s   cl u s ter i n g   in   ca s o f   MRI  i m a g es   an d   f r o m   t h s a tellite  i m a g w f in d   o u t h e   ar ea   co v er ed   b y   th la k e.       5.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   I n   th p r o p o s ed   m e th o d ,   w co n v er g r a y - lev e MR  b r ai n   i m ag i n to   an   R GB   co lo r   im ag b u t   w h e n   w u s co lo r   MRI  an d   Satellite  i m a g w h a v n o co n v er ted   th i n p u i m a g i n to   R GB   co lo r   s p ac e,   th en   t h i m ag co n v er ted   in to     C I E   L ab   co lo r   m o d el.   C o lo r s   in   b o th   t h a *   an d   b *   s p ac es   ar f ea tu r v ec to r s   f o r   K - m ea n s   clu s ter i n g   a n d   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g .   T o   ex p r ess   th d etec tio n   p er f o r m an ce   o f   th e   p r o p o s ed   m et h o d ,   w ta k a   MR  b r ain   i m ag o f   g r a y   co lo r   an d   co lo r   im a g co n tai n i n g   t h p ath o lo g ical   ch an g ar ea   s h o w n   in   Fi g u r e   2 ( a)   &   Fi g u r 3 ( a)   s er v ed   a s   a   o r ig in a i m a g e,   h er also   w e   t ak s atelli te  co lo r   i m a g f o r   d etec tio n   o f   g eo g r ap h ical  ar ea   co v er ed   b y   th e   w a ter   s h o w n   in   Fi g u r e   4 ( a) .   Gen er all y ,   a n   M R   b r ai n   i m a g co n s is t s   o f   r eg io n s   th at  r ep r esen th b o n e ,   s o f ti s s u e,   af f ec ted   ca n ce r   ce ll  ar ea ,   f at  an d     b ac k g r o u n d   [ 6 ] .   B ased   u p o n   s o m v i s u a j u d g e m en a n d   s o m f ea tu r e s   th K - m ea n s   a n d   A d ap tiv K - m ea n s   clu s ter i n g   al g o r ith m   cl u s ter ed   th g r a y   co lo r   an d   co lo r   b r ain   i m a g an d   t h s e lecte d   clu s ter   i m a g es  ar s h o wn   in   Fi g u r e   2 ( b ) ,   2 ( c )   Fig u r 3 ( b ) ,   3 ( c ) .   Af ter   s elec t h c lu s ter   w ca lcu late  th e   ti m p er io d ,   R MS E   v al u a n d   P SNR   v al u a n d   th e n   we   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   8 1 0 81 7   814   co m p ar i n g   t h r es u lts   o f   th e n tire   i m ag e.   W h ic h   r es u lts   ar s h o w n   in   p ar a m eter s   co m p ar i n g   tab le.                                               Fig u r e   2 . ( a )   Or ig in al  i m ag ( b )   K - m ea n s   cl u s ter i n g   ( c )   A d a p tiv K - m ea n s   cl u s ter in g       Her w d i s cu s s   th M R I   b r ain   co lo r   i m a g a n d   Satelli te  i m a g e.   W h e n   w ap p lied   b o th   th e   alg o r ith m   i n   th o s e   i m a g e s   i n   c o lo r   b r ain   MRI  i m ag e   w e   tr ac k   t h t u m o r   ce l l a r ea   clea r l y   b y   u s i n g   A d ap tiv k - m ea n s   cl u s ter i n g   is   co m p ar ed   to   K - m ea n s   cl u s ter i n g .   I n   Ot h er   ca s w h e n   b o th   al g o r it h m s   ar i m p le m e n ted   i n   Satellite  i m a g th s e g m en tat io n   o f   lak f r o m   t h s atelli te   i m ag i s   clea r l y   i s o lated   in   A d ap ti v K - m ea n s   clu s ter i n g   alg o r it h m   w h ic h   w e   ca n   v i s u al ize  in   t h clu s ter   i m ag 4 ( c )             ( a)   ( b )   ( c )       Fig u r e   3.   ( a Or ig in al  i m ag ( b K - m ea n s   cl u s ter i n g   ( c A d a p tiv K - m ea n s   cl u s ter in g             ( a)   ( b )   ( c )     Fig u r e   4 .   ( a)   Or ig in al  i m ag ( b )   K - m ea n s   cl u s ter i n g   ( c )   A d a p tiv K - m ea n s   cl u s ter in g       Fro m   t h Fi g u r 2 ,   Fig u r 3   an d   Fi g u r 4   w o b s er v ed   th at  th o u tp u r e s u l u s i n g   A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter i n g   al g o r ith m   h a s   b etter   s eg m en tatio n   r es u lt a s   co m p ar ed   to   th k - m ea n s   al g o r ith m .   T h q u alit y   o f   t h s e g m e n ted   i m ag i s   an al y ze d   u s in g   t h m ea s u r e m e n a m o u n t   o f   P ea k   to   Sig n al   No is R atio n   ( P S N R )   an d   R o o t M ea n   Sq u ar E r r o r   ( R MSE )   [ 2 ] .     5 . 1   RM SE   ( Ro o t   M ea n Squ a re   E rr o r)            I h as  b ee n   u s ed   f o r   th s tan d ar d   p er f o r m an ce   m ea s u r e m e n t   o f   th o u tp u i m a g e.   I g iv e s   h o w   m u c h   o u tp u t i m ag i s   d ev iated   f r o m   th in p u t i m ag e.   o r i g i n a l   i m a g e o b j e c t s   i n   c l u s t e r   2 o b j e c t s   i n   c l u s t e r   2 o r i g i n a l   i m a g e o b j e c t s   i n   c l u s t e r   6 o b j e c t s   i n   c l u s t e r   4 o r i g i n a l   i m a g e o b j e c t s   i n   c l u s t e r   1 o b j e c t s   i n   c l u s t e r   1 ( a)   ( b )   ( c)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     P a r a metric Co mp a r is o n   o f K - mea n s   a n d   A d a p tive  K - mea n s   C lu s ter in g   P erfo r ma n ce     ( M a d h u s mita   S a h u )   815   R MSE =             [ (             ) ]                       [                           ]                                   ( 4 )       5 . 2   P SNR( P ea k   t o   Sig na l N o is Ra t io )          T h p ea k   to   s ig n al  n o is r atio   is   th p r o p o r tio n   b etw ee n   m ax i m u m   attai n ab le  p o w er s   an d   th e   co r r u p tin g   n o is t h at  ef f ec t li k en es s   o f   i m ag e.   I t is  u s ed   to   m ea s u r th q u alit y   o f   t h o u tp u t i m a g e.     P SNR =                   [               (             )                   [ (             ) ]                       [                           ]                       ]                       ( 5 )     5 . 3   Co m pa riso Ana ly s i s   o f   t he  P a ra m et er s   I n   th T ab le  1   w h av co m p a r ed   th p ar am eter s   r es u lt s   o f   t h alg o r it h m   u s ed   i n   d if f er en t i m a g es.       T ab le   1 .     P ar am etr ic  C o m p ar i s o n   T ab le   I mag e   R M S E   P S N R   El a p se d   t i me     K - m e a n s   A d a p t i v e   K - me a n s   K - m e a n s   A d a p t i v e   K - me a n s   K - m e a n s   A d a p t i v e   K - me a n s   G r a y   c o l o r   B r a i n   ( M R I )   1 4 . 5 9 1 4   1 3 . 7 5 6 4   9 . 6 8 8 7   1 0 . 3 5 4 0   0 . 2 3 5 1 6 3   0 . 1 5 2 0 3 4   C o l o r   B r a i n   ( M R I )   2 2 . 7 3 1 0   2 0 . 0 2 4 1   8 . 2 6 1 3   1 2 . 4 9 0 5   0 . 3 1 4 1 6 2   0 . 1 5 8 1 8 0   S a t e l l i t e   2 5 . 0 6 4 7   2 4 . 1 4 2 9   8 . 5 7 3 8   8 . 7 0 6 0   0 . 2 8 3 9 9 9   0 . 0 6 7 3 5 8       5 . 4   G ra ph ica l r epre s ent a t io n o f   P a ra m et er s   Fig u r e   5   g r ap h   r ep r esen ts   t h R MSE   in   K - m ea n s   is   m o r as  co m p ar ed   to   A d ap tiv e   K - m ea n s   alg o r ith m .   I d ef i n es  t h at  t h A d ap tiv K - m ea n s   cl u s ter in g   i m a g is   le s s   d ev ia ted   as  co m p ar ed   to   K - m ea n s   clu s ter i n g   i m a g e.   W h er as  in   P SNR ,   w h ic h   d ef in e s   t h q u alit y   o f   th e   i m ag e,   is   m o r in   A d ap ti v K - m ea n s   as  co m p ar ed   to   K - m ea n s   cl u s ter in g   al g o r ith m   th a s h o w s   i n   t h Fig u r e6   g r ap h   [ 1 0 ,   1 1 ] .   A ls o   in   ca s o f   ti m e   p er io d   A d ap tiv K - m ea n s   ta k e s   v er y   le s s   ti m as c o m p ar ed   t o   K - m ea n s   t h at  w il l d ef i n f r o m   th f i g u r 7 .           Fig u r 5 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   R MSE       Fig u r 6 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   P SNR       Fig u r 7 .   Gr ap h ical  r ep r esen ta tio n   o f   E lap s ed   ti m p er io d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
      I SS N : 2088 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 7   :   8 1 0 81 7   816   6.   CO NCLU SI O N   Seg m en tatio n   b ei n g   an   i m p o r t an t a r ea   o f   r e s ea r ch ,   d eter m i n i n g   its   p er f o r m an ce   is   al s o   i m p o r tan t [ 9 ] .   B y   u s in g   K - m ea n s   a n d   A d ap t iv K - m ea n s   al g o r ith m   w h a v s e g m en ted   th e   b r ain   g r a y   co lo r   &   co lo r   MRI   i m a g also   Satell ite  i m ag o f   lak e.   Du r i n g   s u ch   ti m e   th ese  al g o r ith m   u s es  t h c o lo r   s ep ar atio n   an d   co n v er s io n   tec h n iq u es  i.e .   R GB   to   L * a * b   co n v er s io n   b as ed   u p o n   th e   a * b   c h r o m aticit y   th al g o r ith m s   ar u s ed   an d   s e g m en ted   t h i m ag e.   W ca n   s u cc es s f u ll y   f in d   o u th t u m o r   ce ll  s p r ea d in g   ar ea   f r o m   th g r a y   a n d   co lo r   b r ain   MRI  clu s ter ed   i m a g af ter   th s eg m e n tatio n   alo n g   w it h   id en ti f icatio n   o f   t h la k co v er   ar ea   f r o m   th s atel lite i m ag e.   T h R MSE   an d   P SNR   v alu e s   o f   th i m ag e s   b o th   in   K - m ea n s   &   A d ap tiv K - m ea n s   w er e   f o u n d   an d   co m p ar ed   in   T ab le  1 .   Fro m   wh ich   it  is   o b s er v ed   th at  t h R MSE   v al u i n   A d ap tiv K - m e an s   i s   les s   t h en   t h at   o f   K - m ea n s ,   a ls o   th P SNR   v alu is   h ig h er   in   A d ap tiv K - m ea n s   th e n   t h at  o f   K - m ea n s .   T h is   is   th co n d itio n   o f   g o o d   im a g s eg m e n tatio n   q u alit y .   Fro m   th co m p ar is o n   o f   R MSE ,   P SNR ,   ti m p er io d   &   clu s ter in g   p ar am eter s   A d ap tiv K - m ea n s   clu s ter i n g   g i v es b est a n d   b etter   r esu lt s   as c o m p ar ed   to   K - m ea n s   al g o r ith m .       RE F E R E NC E S   [1 ]   S u sh m a   S   J,  S   P ra sa n n a   Ku m a r,   e a l. ,   A d v a n c e m e n in   Re se a rc h   T e c h n iq u e o n   M e d ica Im a g in g   P ro c e ss in g   f o Bre a st  Ca n c e r   De tec ti o n ,   p u b li sh e d   i n   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   V o l .   6 ,   No .   2 ,   A p ril   2 0 1 6 ,   p p .   7 1 7 ~ 7 2 4 .   [2 ]   Na m e ira k p a m   Dh a n a c h a n d ra ,   e a l. ,   Im a g e   S e g m e n tatio n   u si n g   K - m e a n Clu ste rin g   A lg o rit h m   a n d   S u b trac ti v e   Clu ste rin g   A lg o rit h m ,   P u b li sh e d   in   El se v ier   a t   ( IM CIP - 2 0 1 5 )   Pro c e d ia   Co m p u ter   S c ien c e p p . 7 6 4     7 7 1 .   [3 ]   T .   J y o th irm a y i1 ,   K.  S ri n iv a sa   Ra o ,   P .   S rin iv a sa   Ra o ,   Ch .   S a ty a n a ra y a n a ,   e a l. ,   Im a g e   S e g m e n tatio n   Ba se d   o n   Do u b ly   T ru n c a ted   G e n e ra li z e d   L a p lac e   M i x tu re   M o d e a n d   M e a n Clu ste rin g p u b li sh e d   i n   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   V o l .   6 ,   No .   5 ,   Oc to b e 2 0 1 6 ,   p p .   2 1 8 8 ~ 2 1 9 6   [4 ]   M in g - Ni  W u ,   e a l. ,   Bra in   T u m o De tec ti o n   Us in g   Co lo r - Ba se d   K - M e a n Clu ste rin g   S e g m e n tatio n ,   p u b li sh e d   in   IEE X p l o re   2 0 0 9 .   [5 ]   S a n ji v   K.  Bh a ti a ,   e a l. ,   A d a p ti v e   K - M e a n Clu ste rin g ,   p u b l ish e d   in   Ame ric a n   Asso c ia t io n   fo Arti fi c ia l   In telli g e n c e ,   2 0 0 4 .   [6 ]   A n il   c h it a d e ,   e a l . ,   Co l o b a se d   im a g e   se g m e n tatio n   u sin g   k - m e a n s clu ste rin g ,   p u b l ish e d   i n   IJ E S T , v o l. 2 , 2 0 1 0   [7 ]   M .   S a h u   &   Dr.  K. P a rv a th i,   e a l. ,   Clas sif ica ti o n   a n d   De tec ti o n   o f   T u m o c e ll   f ro m   c o lo Bra in   M RI  im a g e   b y   Im p le m e n ti n g   K - m e a n c lu ste rin g   a n d   Histo g ra m   P ro c e ss in g ,   p u b li s h e d   in   PI S ER   j o u rn a 2 0 1 4   P IS ER  1 3 ,   V o l . 0 2 ,   Iss u e 0 3 /0 6   M a y -   Ju n e ,   P a g e (s) 0 1 9 - 0 2 3 .   [8 ]   M . sa h u   &   Dr .   K. P a rv a th i,   e a l. ,   S e g m e n tatio n   o f   Co l o Da ta  Ba se   Im a g e   b y   I m p le m e n ti n g   K - M e a n Clu ste ri n g ,   p u b li sh e d   in   IJ IET ,   v o l . 2   issu e   4   A u g   2 0 1 3 .     [9 ]   M .   A k h il ,   R.   A ish w a r y a ,   V a n d h a n a   L a a n d   S h a n t h M a h e sh ,   e a l.   Co m p a riso n   a n d   Ev a lu a ti o n   o f   S e g m e n tatio n   T e c h n iq u e s f o Bra in   M RI  u sin g   G o ld   S tan d a r d ,   p u b l ish e d   in   IJ S T   jo u rn a l ,   V o l - 9 ,   De c e m b e 2 0 1 6 .   [1 0 ]   S .   M a h a lak sh m a n d   T .   V e lm u ru g a n ,   e a l.   De tec ti o n   o f   Bra in   T u m o b y   P a rti c le S w a r m   Op ti m iza t io n   u sin g   Im a g e   S e g m e n tatio n ,   p u b l ish e d   i n   IJ S T   jo u r n a l ,   V o l - 8 ,   S e p tm b e 2 0 1 5 .   [1 1 ]   A .   Na v e e n   a n d   T .   V e lm u ru g a n ,   e a l.     Id e n t if ica ti o n   o f   Ca l c if ic a ti o n   i n   M RI  Bra in   Im a g e b y   k - M e a n s   A l g o rit h m ,   p u b l ish e d   i n   IJ S T   j o u rn a l ,   Vo l - 8 ,   No v e m b e 2 0 1 5 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       S m t.   M a d h u s m ita   S a h u   re c e iv e d   th e   M . S c .   (El e c tro n ic  sc ien c e s)  f ro m   Be rh a m p u u n iv e rsity ,   G a n ja m .   M . tec h   (Co m m u n ica ti o n   sy ste m   o f   e n g g in e rin g f ro m   V S S   u n iv e rsit y   o f   T e c h n o lo g y ,   Bu rla,  S a m b a lp u r,   O d ish a         Dr .   K .   Pa r v a th i   re c e iv e d   th e   (e c e f ro m   Os m a n ia  u n iv e rsity M T e c h   &   P h f ro m   A n d h ra   Un iv e rsit y ,   A P .   Re se a rc h   in tere sts a re   sig n a &   I m a g e   P ro c e ss in g ,   Co m p u tatio n a I n telli g e n c e .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E   I SS N:  2 0 8 8 - 8708     P a r a metric Co mp a r is o n   o f K - mea n s   a n d   A d a p tive  K - mea n s   C lu s ter in g   P erfo r ma n ce     ( M a d h u s mita   S a h u )   817     Dr .   M .   V a m si  K r ish n a   re c e iv e d   th e   M   T e c h   (CS in   A ll a h a b a d   Un iv e rsit y ,   M . T e c h   ( A & R   d e g re e   in   A n d h ra   Un iv e rsit y ,   a n d   P h . D   f ro m   Ce n tu rio n   Un iv e rsity ,   Od ish a .   Cu rre n tl y   h e   is   w o rk in g   a P ro f e ss o &   HO in   De p a rtme n o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e rin g .   He   h a 1 5   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   tea c h in g .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   A rti f icia in telli g e n c e ,   c o m p u ter  n e tw o rk s,  i m a g e   p ro c e ss in g   a n d   Da ta  A n a l y ti c s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.