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《第十四届全国图象图形学学术会议论文集》2008年
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基于协同聚类的图像分割

李盛  
【摘要】:图像分割是图像处理领域的重要研究课题。在过去的十几年里,有很多图像分割的方法被提出。其中 Normalized Cuts 是近年来最具代表性的一种新方法。Normalized Cuts 基于图的分割理论,实现简单,分割效果理想。然而,原始的 Normalized Cuts,以图像像素为图节点建立图模型,使得图的规模非常大,从而导致图的拉普拉斯矩阵的特征值分解非常耗时,这些都制约了 Normalized Cuts 的实际应用。本文提出一种新颖的基于协同聚类的图像分割方法。通过以图像中的行和列作为图节点,用土搬运距离计算行列之间的相似性,建立二部图,通过二部图的分割实现图像分割。实验结果表明,本文提出的方法,虽然分割结果有格状效果,但是跟 Normalized Cuts 算法接近,而且速度比 Normalized Cuts 快很多,非常适合实际应用的需求。
【作者单位】:中国计量学院信息工程学院
【分类号】:TP391.41

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