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对谱聚类图像分割算法进行改进，即引人加速均值算法替换原算法中的％均值算法，得出加速谱聚类的图像分割算法。将改进算法应用于微软剑桥研究院Grabcut数据集中的5幅实验图像，结果显示：在平均区域一致性评价不降低的前提下，改进算法完成分割所花费的平均时间比改进前可缩短58％。
基于加速k均值的谱聚类图像分割算法改进
【摘 要】
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对谱聚类图像分割算法进行改进，即引人加速均值算法替换原算法中的％均值算法，得出加速谱聚类的图像分割算法。将改进算法应用于微软剑桥研究院Grabcut数据集中的5幅实验图像，结果
【机 构】
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西安邮电大学理学院,西安邮电大学通信与信息工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2016年9期
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目(2014JM8307);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(14JK1661)
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