【摘 要】
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针对谱聚类集成算法计算复杂度高,难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出一种将MS和基于超边相似度矩阵的谱聚类集成算法(HSMCESA)相结合的彩色图像分割算法(MS-HSMCESA)
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,盐城工学院信息工程学院,哈尔滨师范大学教育科学学院.黑龙江哈尔滨150025
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511146);国家自然科学基金资助项目(60975042)
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针对谱聚类集成算法计算复杂度高,难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出一种将MS和基于超边相似度矩阵的谱聚类集成算法(HSMCESA)相结合的彩色图像分割算法(MS-HSMCESA)。首先,采用MS算法对彩色图像进行预分割,计算分割得到的每个区域的所有像素的彩色向量的平均值,以此作为HSMCESA的输入。在HSMCESA的谱分解过程中,通过矩阵变换对特征值分解进行近似求解,大大降低了算法的时间复杂度。对比实验表明:MS-HSMCESA较MS-Kmeans和MS-Ncut算法能获得更好的分割质量。
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