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空间一致性约束谱聚类算法用于图像分割   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
近来出现的谱聚类算法在模式识别和图像分割中得到了广泛应用.与传统的聚类算法相比,谱聚类算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解.本研究从谱聚类和权核K-均值的等价性出发,基于图像的空间一致特性,提出了一种基于空间约束特性的谱聚类算法.该算法通过对加权核K-均值的目标函数加上空间一致约束项,利用近似逼近将目标函数最小化与谱聚类算法等价起来.仿真实验表明,此算法在图像分割中取得了比原始谱聚类算法更好的分割效果.  相似文献
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基于局部平滑加权图割方法的SAR图像分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对合成孔径雷达(SAR)图像分割,提出了一种 局部平滑加权图割(LSWGC,local smoothing weighted graph cut)模型。首先,在加权图割(WGCut)的目标函数中加入局部平滑罚项,提高了基于谱 聚类的SAR 图像分割方法对斑点噪声的稳健性,抑制了SAR图像分割中孤立点的产生;其次,利用WGCut 与加权核 K均值(WKKM)的等价性,LSWGC以不同于参数核 图割(PKGC)方法的核化方式将核映射引入目标函数中,用图 割最优化算法求解标号函数,避免了基于谱聚类的SAR图像分割方法中图谱的求解问题,同 时改善了PKGC方法二类划分易丢失目标的不足。模拟和真实SAR图像的实验结果证实 了本文方案的有效性。  相似文献
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