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第28卷第 5期 计 算 机 应 用 研 究 VoL28No.5
2011年 5月 ApplicationResearchofCompute~ M av2011
一 种新的大规模复杂图像分割的谱聚类方法木
李俊英 ,汪西莉
(陕西师范大学计算机科学学院,西安710062)
摘 要:提 出了一种新的应用于大规模复杂图像分割 的谱聚类方法,该方法通过均匀采样获取 图像 的较小模
式,通过快速卡通一纹理分解模型分解图像,分别获取 图像的光谱和纹理特征 ,然后通过 Nystr0m谱聚类算法确
定采样图像的划分,最后利用其结果,依据一种综合 了K近邻以及随机选择思想的估计规则确定原图像的最终
划分。大规模合成纹理图像及 自然图像 的分割实验验征 了该方法的可行性及有效性。
关键词:谱聚类;大规模图像;卡通一纹理分解;采样;估计
中图分类号:TP391 文献标志码 :A 文章编号:1001.3695(2011)05.1994—04
doi:10.3969/j.issn.10o1—3695.2011.05.114
New spectralclusteringmethodforlarge—scalecompleximagesegmentation
LIJun—ying,WANGXi—li
(SchoolofComputerScience,ShaanxiNormalUniversity,Xi’alrt710062,China)
Abstract:Thispaperproposedanew spectralclusteringmethodf0rlarge—scalecompleximagesegmentation.Th isapproach
firstlyobtainedthesmallermodelofanimagebyuniform sampling,gotthespectralandtexturefeaturesofthesmallerimagea·
boveonthroughfastcartoon—texturedecompositionmodels.ThendeterminedthesegmentationofthesmallerimagebyNystr(im
spectralclustering.Finally,usedtheabovesegmentationtoestimatethefinalclassificationoftheoriginalimagebasedonthe
rulecontainingtheideaofK nearestneighborandrandom selection.Somelarge—scalesynthesizedtexturedimagesandnature
imageswereusedfortesting.Theexperimentalresultsshowthefeasibilityandeffectivenessoftheproposedmethod.
Keywords:spectralclustering;large—scaleimage;cartoon—texturedecomposition;sampling;estimate
生长与谱聚类算法的结合 等。该类方法的基本思路是首先
0 引言
通过其他聚类算法将图像划分成一些小的区域,然后以这些小
的区域为数据样本进行谱聚类,进而完成图像的最终划分。这
谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的研究热点,该
算法首先根据给定的数据集定义一个描述成对数据点相似度 种方法虽然能够将谱聚类算法应用
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