谱聚类算法建立在图论中的谱图理论基础上,其本质是将聚类问题转化为图的最优划分问题,是一种点对聚类算法,对数据聚类具有很好的应用前景。 1.4.2图划分准则 常见的划分准则有 (1)最小割集准则:(Minimum cut) (2)规范割集准则:(Normalized cut) (3)比例割集准则:(Ratio cut) (4)平均割集准则:(Average cu...
首先,本文简要介绍了图像分割的基本概念,引入了图像分割的应用背景以及在数学上的定义。再侧重于无监督分割算法的介绍,主要讲述了无监督图像分割的原理与当前在无监督分割领域的一些经典方法。其中,比较完整地介绍了Normalized cut (Ncut), Mean shift (MS), Felzenszwalb-Huttenlocher (FH), Compression-based Texture ...
Image segmentationNormalized cut 谱聚类多阶抽样图像分割归一化割Spectral clustering for image segmentation is difficult to calculate the spectrum of weighted matrix. A multistage sampling spectrum image clustering algorithm was designed to eliminate it. First, the sampling theorem was given and proved, ...
的基于图谱理论的图像阈值分割方法
首先 利用k.Means聚类分析法对图像进行预分割,得到k个最大相似区域,再利用图 的规范割算法在区域之问进行分割,产生最终图像分割结果。实验结果表明,该 方法能够获得较好的分割效果。 关键词:图谱理论,图像特征点匹配,Laplace谱,图像分割,Normalized Cut 安徽...
图g中,可将聚类问题转化为在图g上的图划分问题。图论中的划分准则一般有minimumcut、normalizedcut、ratiocut、averagecut、min-maxcut、mncut等,划分准则的好坏对聚类结果的优劣产生很大影响。 衡量各种割集准则,最终本专利在谱聚类算法中采用规范割集准则进行分割。
了一种基于谱聚类的图像二值化方法,该方法利用规范化切痕(Normalizedcut,Ncut)作为谱聚类测度,结合灰度直方图计算相似性矩阵,并通过实验确定最佳的直方图等级数,与通常基于像素级相似矩阵相比,算法的空间复杂度和计算复杂性都大为降低.实验结果表明,针对自然场景下的字符图像,该文方法的二值化结果优于常用的阈值分割...
文本图像二值化图分割谱聚类The located text regions need to be binarized for accurate recognition in automatic textural extraction. Due to the complex backgrounds, traditional thresholding methods can not segment the character image effectively from natural scenes. A novel approach of binarization is ...
和Ncut(Normalized cut)算法 [15] 结合起来 进行聚类分析,即,由 MS 算法对图像进行粗划分,得到数量较多的较纯的子类,然后由 70 Ncut 算法对这些子类进行再聚类合并;Keuchel 等提出对像素的权矩阵的列向量进行采样, 利用矩阵的奇异值分解来逼近原权矩阵,接着利用该近似权矩阵的特征向量来近似原权矩阵 的特征向量...