基于相似度矩阵的谱聚类集成图像分割.pdf

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1、2013年第32卷第l0期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)21基于相似度矩阵的谱聚类集成图像分割张琦，卢志茂，徐森，刘晨，隋毅(1．哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。黑龙江哈尔滨150001；2．盐城工学院信息工程学院，江苏盐城224051；3．哈尔滨师范大学教育科学学院。黑龙江哈尔滨150025)摘要：针对谱聚类集成算法计算复杂度高，难以应用到大规模图像分割处理的问题，提出一种将MS和基于超边相似度矩阵的谱聚类集成算法(HSMCESA)相结合

2、的彩色图像分割算法(MS—HSMCESA)。首先，采用MS算法对彩色图像进行预分割，计算分割得到的每个区域的所有像素的彩色向量的平均值，以此作为HSMCESA的输入。在HSMCESA的谱分解过程中，通过矩阵变换对特征值分解进行近似求解，大大降低了算法的时间复杂度。对比实验表明：MS—HSMCESA较MS—Kmeans和MS—Ncut算法能获得更好的分割质量。关键词：图像分割；MS算法；谱聚类；聚类集成中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)10-0021-03Spe

3、ctralclusterensembleimagesegmentationbased0n●●l●J●SlmllarltVmatrixZHANGQi，LuZhi—mao，XUSen，LIUChen，SUIYi，。(1．CollegeofInformationandCommunicationEngineering，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China；2．CollegeofInformationEngineering，YanchengInstitut

4、eofTechnology，Yancheng224051，China；3．CollegeofEducation，HarbinNormalUniversity，Harbin150025，China)Abstract：Aimingatproblemthatspectralclusterensemblealgorithmishardtobeappliedinlargescaleimagesegmentationprocessingbecauseofhighcomputationalcomplexity，an

5、ewcolorimagesegmentationmethodcombiningmeanshift(MS)andHyperedges’similaritymatrix—basedcusterensemblespectralalgorithm(HSMCESA)namedMS—HSMCESAisproposed．First，someregionsareobtainedthroughpre—segmentationbyMSalgorithm．Theaveragevalueofcolorvectorsineac

6、hregionareconsideredasinputofHSMCESA．Throughmatrixtransformation，itcomputeseigenvaluesofasmallmatrixtoobtaintheeigenvaluesofthesimilaritymatrixtoreducethetimecomplexity．ExperimentalresultsshowthatMS—HSMCESAcanalwaysobtainedbetterimagesegmentationquality

7、thanMS—KmeansandMS—Ncutalgorithm．Keywords：imagesegmentation；meanshift(MS)algorithm；spectralclustering；clusterensemble0引言重新介绍了MS算法后，才被成功应用到计算机视觉领域。图像分割是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问ComaniciuD等人把MS成功地运用到了特征空间的分题，是进行图像理解的必不可少的重要环节。图像分割的析中，解决了图像平滑和图像分割等问题。然而，MS目标是将图像划分

8、为与其中含有的真实世界的物体或区域算法参数设置困难，容易产生图像的过分割和细节丢失等有强相关性的组成部分，从而提取出人们感兴趣的区域或现象，MS算法往往不能获得高质量的分割结果。目标前景。然而如何实现快速、高质量的目标图像分割是聚类分析作为一种无监督的机器学习方法目前已广泛十分重要并尚待有效解决的问题。地应用于各种领域。在图像分割领域，聚类算法由于能获meanshift(MS)算法最早是由FukunageK和Hostetler得较好的图像分割质量而引起许