判别割(Dcut)的图像分割及其快速分割算法

谱聚类算法在模式识别和图像分割中得到了广泛应用。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。采用一个新的谱聚类算法Dcut进行图像分割。Dcut完全满足聚类算法的一般准则:类内样本间的相似度大,类间样本的相似度小,因此Dcut在图像分割方面比Ncut具有更好的分组性能。为了克服Dcut分割速度慢,提出基于子空间的Dcut(SDcut)和基于分块的SDcut(BSDcut)两种快速算法。SDcut和BSDcut这两种快速算法具有Dcut的分组性能的同时,降低了分割图像的计算复杂度。通过对纹理图像和真实图像的分割,验证了新算法的有效性。