吉林大学学报(工学版) ›› 2017, Vol. 47 ›› Issue (4): 1308-1313.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201704042
刘仲民1, 李战明1, 李博皓1, 胡文瑾2
LIU Zhong-min1, LI Zhan-ming1, LI Bo-hao1, HU Wen-jin2
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。
中图分类号:
[1] 蔡晓妍, 戴冠中, 杨黎斌. 谱聚类算法综述[J]. 计算机科学, 2008, 35(7):14-18. Cai Xiao-yan,Dai Guan-zhong,Yang Li-bin. Survey on spectral clustering algorithms[J]. Computer Science, 2008, 35(7):14-18. [2] 章毓晋. 图像分割中基于过渡区技术的统计调查[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2015,27(3):379-381. Zhang Yu-jin. A survey on transition region-based techniques for image segmentation[J]. Journal of Computer-Aided Design and Computer Graphics,2015,27(3):379-381. [3] Zhu Z, Wang L. Initialization approach for fuzzy C-means algorithm for color image segmentation[J]. Application Research of Computers, 2015, 32(4): 1257-1260. [4] Gou S, Zhuang X, Zhu H, et al. Parallel sparse spectral clustering for SAR image segmentation [J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 2013, 6(4):1949-1963. [5] Jia H J, Ding S F. A spectral clustering algorithm based on neighborhood rough sets reduction[J]. Journal of Nanjing University, 2013, 49(5):619-627. [6] Fulger D, Scalas E. Spectral properties of correlation matrices—towards enhanced spectral clustering[J]. Methods in Molecular Biology, 2011, 696:381-411. [7] 侯叶, 郭宝龙. 基于图论的运动对象分割[J]. 吉林大学学报:工学版,2008, 38(4):902-906. Hou Ye,Guo Bao-long. Motion segmentation based on graph theory[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology), 2008, 38(4): 902-906. [8] Shi J, Maiik J. Normalized cuts and image segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002, 22(8):888-905. [9] Bai X D, Cao Z G, Wang Y, et al. Image segmentation using modified SLIC and Nyström based spectral clustering[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2014, 125(16):4302-4307. [10] Zhang K, Kwok J T. Clustered Nyström Method for large scale manifold learning and dimension reduction[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2010, 21 (10): 1576-1587. [11] Crevier D. Image segmentation algorithm development using ground truth image data sets[J]. Computer Vision & Image Understanding, 2008, 112(2):143-159. [12] 宋艳涛, 纪则轩, 孙权森. 基于图像片马尔科夫随机场的脑MR图像分割算法[J]. 自动化学报, 2014(8):1754-1763. Song Yan-Tao, Ji Ze-Xuan, Sun Quan-Sen. Brain MR image segmentation algorithm based on Markov random field with image patch[J]. Acta Automatica Sinica, 2014(8):1754-1763. |
[1] | 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850. |
[2] | 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858. |
[3] | 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866. |
[4] | 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872. |
[5] | 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878. |
[6] | 苏寒松,代志涛,刘高华,张倩芳. 结合吸收Markov链和流行排序的显著性区域检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1887-1894. |
[7] | 徐岩,孙美双. 基于卷积神经网络的水下图像增强方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1895-1903. |
[8] | 黄勇,杨德运,乔赛,慕振国. 高分辨合成孔径雷达图像的耦合传统恒虚警目标检测[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1904-1909. |
[9] | 李居朋,张祖成,李墨羽,缪德芳. 基于Kalman滤波的电容屏触控轨迹平滑算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1910-1916. |
[10] | 应欢,刘松华,唐博文,韩丽芳,周亮. 基于自适应释放策略的低开销确定性重放方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1917-1924. |
[11] | 陆智俊,钟超,吴敬玉. 星载合成孔径雷达图像小特征的准确分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1925-1930. |
[12] | 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937. |
[13] | 单泽彪,刘小松,史红伟,王春阳,石要武. 动态压缩感知波达方向跟踪算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1938-1944. |
[14] | 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570. |
[15] | 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599. |
|