基于Nystrm方法的图像谱分割算法的聚类改进  

Improved clustering for spectral grouping based on Nystrm method

作　　者：陈应良[1] 王士同[1] 钱蓉[2] 

机构地区：[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122 [2]安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002

出　　处：《计算机工程与设计》2008年第13期3399-3401,3406,共4页Computer Engineering and Design

摘　　要：基于图论的图像谱分割是近年来国际图像分割领域的一个热点,但必须构造亲和力矩阵,而构造亲和力矩阵要耗费大量的计算时间,于是有研究者提出可以用Nystrm采样对亲和力矩阵及其主特征向量估计实现最终的图像分割。对Nystrm方法用于对亲和力矩阵及其主特征向量的估计进行介绍,并对此进行了具体的实现及分析。针对用传统的k-means方法实现对最后的特征向量的聚类的缺陷,设计了简单有效的聚类算法得到了比较理想的效果。Spectral graph theoretic methods have recently shown great promise for the image segmentation, unfortunately, the need to compute the affinity matrix presents a serious computational problem. So, we can approximate the affinity matrix and its leading eigenvectors for partitioning the image finally. Introduction and analysis of spectral grouping using the Nystrom method are given, and the algorithm is implemented. At last an advanced cluster method instead of k-means is designed and a better result is obtained.

关 键 词：图像分割 谱分割 聚类 最小割集 Nystrom估计 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]