吉林大学学报(工学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (4): 1308-1313.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201704042

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基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法

刘仲民1, 李战明1, 李博皓1, 胡文瑾2   

  1. 1.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,兰州 730050;
    2.西北民族大学 数学与计算机学院,兰州 730030
  • 收稿日期:2016-03-24 出版日期:2017-07-20 发布日期:2017-07-20
  • 通讯作者: 李战明(1962-),男,教授,博士生导师.研究方向:复杂系统的建模与控制,智能信息处理与模式识别.E-mail:liuzm@lut.edu.cn
  • 作者简介:刘仲民(1978-),男,副教授,博士研究生.研究方向:机器视觉,智能信息处理与模式识别.E-mail:liuzhmx@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61561042); 西北民族大学引进人才基金项目(1310RJYA013).

Spectral clustering image segmentation based on sparse matrix

LIU Zhong-min1, LI Zhan-ming1, LI Bo-hao1, HU Wen-jin2   

  1. 1.College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China;
    2.College of Mathematic and Information Technology,Northwest University for Nationalities, Lanzhou 730030, China
  • Received:2016-03-24 Online:2017-07-20 Published:2017-07-20

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摘要： 在图像分割中谱聚类算法需要计算像素之间的相似度矩阵,构造数据量大,并且要对拉普拉斯矩阵进行特征分解,计算比较耗时。针对这一问题,提出了一种基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法。算法结合图像特征信息在不同尺度上对谱聚类进行误差分析,设计了一种新的样本信息选取方案,并利用选取的图像信息直接创建稀疏相似度矩阵。理论分析以及图像分割实验结果表明,该算法能够有效降低谱聚类的计算复杂度,同时,提高了分割的准确性和鲁棒性。

关键词: 信息处理技术, 计算机应用, 图像分割, 谱聚类, 稀疏矩阵, K均值

Abstract: Spectral clustering based on the similarity while the structure of similarity matrix is complex in image segmentation. The calculation of spectral clustering can be very time-consuming, especially in the process of Eigen-decomposition for Laplacian matrix. Sparse matrix could obtain the approximate solution of the similarity matrix by sing a small amount of sample information, thus, reducing the computational complexity effectively. An image segmentation algorithm based on the sparse matrix is proposed. First, error analysis of the spectral clustering is carried out in different scales. Then, a novel sampling method is presented. The sample information is used to create a sparse matrix, which can be used to substitute the similarity matrix. Typical experiment results and theoretical analysis show that the proposed algorithm can effectively reduce the complexity in calculating spectral clustering and improve the accuracy and robustness of the segmentation.

Key words: information processing technology, computer application, image segmentation, spectral clustering, sparse matrix, K-means

中图分类号: 

  • TP911.1
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