【摘要】：在圖像分割中譜聚類算法需要計算像素之間的相似度矩陣,構(gòu)造數(shù)據(jù)量大,并且要對拉普拉斯矩陣進行特征分解,計算比較耗時。針對這一問題,提出了一種基于稀疏矩陣的譜聚類圖像分割算法。算法結(jié)合圖像特征信息在不同尺度上對譜聚類進行誤差分析,設(shè)計了一種新的樣本信息選取方案,并利用選取的圖像信息直接創(chuàng)建稀疏相似度矩陣。理論分析以及圖像分割實驗結(jié)果表明,該算法能夠有效降低譜聚類的計算復(fù)雜度,同時,提高了分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。
[Abstract]:In image segmentation, spectral clustering algorithm needs to calculate the similarity matrix between pixels, construct a large amount of data, and decompose the Laplace matrix, which is time-consuming. To solve this problem, a spectral clustering image segmentation algorithm based on sparse matrix is proposed. Based on the error analysis of spectral clustering based on image feature information, a new sample information selection scheme is designed, and the sparse similarity matrix is created directly by using the selected image information. Theoretical analysis and image segmentation experiments show that the proposed algorithm can effectively reduce the computational complexity of spectral clustering and improve the accuracy and robustness of the segmentation.
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;西北民族大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61561042) 西北民族大學(xué)引進人才基金項目(1310RJYA013)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2324194