谱聚类算法学位论文 .doc

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1、沈阳理工大学学士学位论文摘要谱聚类作为一类新兴的、有效的聚类方法得到广泛的关注，并已成功的应用于图像分割。本文研究基于谱聚类的图像分割技术，并成功的应用到图像分割中。本文主要工作如下:谱聚类算法是利用图像的相似性矩阵进行图像分割，如何构造一个对图像信息表达更充分的相似性矩阵，对算法性能有很大影响。本文应用Nystrom谱聚类算法进行图像分割技术的研究，而且还具有良好的方向分析能力，它能反映出图像在不同分辨率上沿多个方向的变化，能更好地描述图像的几何结构。该方法为的是在聚类的时候取得较好且稳定的性能，然而KHM仅在对低维

2、数样本聚类时较KM算法要好。为了缓解谱聚类对初始化敏感的问题，本文采用了基于优化策略的K均值算法，实现了基于Nystrom谱聚类的图像分割方法。通过在Nystrom谱聚类算法仿真实验表明:本文的方法无论在细纹理、粗纹理、非均匀纹理和混合纹理上，其视觉效果和评价指标上都要优于的方法。关键词:图像分割;谱聚类；Nystrom谱聚类算法；K-Means聚类算法IV沈阳理工大学学士学位论文AbstractSpectralclusteringasaclassofnewandeffectiveclusteringmethodhas

3、beenwidelyconcernedandsuccessfullyappliedinimagesegmentation.Theimagesegmentationalgorithm,basedoninitialization-independentmulti-parameterkernelspectralclusteringwhichwasraisedbyMaXiuli,hasbeenresearched,improvedandsuccessfullyappliedintextureimageandSARimagese

4、gmentationinthisdissertation.Themainachievementofthisdissertationcanbesummarizedasfollows:Spectralclusteringusestheimagesimilaritymatrixinimagesegmentation.Howtoconstructasimilaritymatrixwhichexpressesmoreinformationofimagehasagreatinfluenceonalgorithmperformanc

5、e.Itcanreflectthatimagechangesondifferentresolutionsalongseveraldirections,anddescribethegeometryofimagebetter.K-meansbasedonoptimizationstrategyhasbeenadopttorealizetheimagesegmentationbasedoncomplexwaveletfeatureandspectralclustering.Alargenumberofsimulationex

6、perimentsinBrodatzlibraryshowthat:Intermsoffinetexture,roughtexture,non-uniformtextureandblendingtextures,ourmethodisbetterthanthemethodaccordingtothevisualeffectsandevaluationindicators.Keyword:ImageSegmentation；SpectralClusteringDual-TreeComplex；KmeansSpectral

7、ClusteringIV沈阳理工大学学士学位论文目录1绪论11.1数字图象处理技术11.1.1简介11.1.2图像处理的主要目的11.1.3常用方法11.2图像分割技术11.3MATLAB编程软件的介绍21.3.1简介21.4谱聚类的简述21.4.1简介21.4.2图划分准则21.5课题研究的目的及本文的主要内容32图像分割技术与边缘检测42.1图像分割定义和方法分类42.1.1图像分割的定义42.1.2图像分割算法52.1.3灰度阈值分割52.1.4阈值法62.2边缘检测算子62.2.1基于边缘检测的分割62.2.2

8、普通梯度算子72.3区域生长82.3.1区域生长的主要步骤92.4本章小结93谱聚类算法分析与研究103.1基本理论103.1.1图和矩阵的表示103.1.2谱图理论13IV沈阳理工大学学士学位论文3.1.3图划分准则133.1.4相似度矩阵、拉普拉斯矩阵153.2谱聚类算法163.2.1谱聚类算法163.2.2谱聚类算法与K_M