【摘 要】
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基于多代表点近邻传播聚类算法，提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域，然后计算每个区域中所有像素的颜色向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61102118);安徽省高校自然科学研究一般项目(ACKJ2015B01;ACKJ2015B02)
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基于多代表点近邻传播聚类算法，提出一种有效的大数据图像的快速分割算法。该算法首先运用均值漂移算法将彩色图像分割成很多小的同质区域，然后计算每个区域中所有像素的颜色向量平均值，并用区域数目代替原图像像素点数目，选用区域间的距离作为相似度的测度指标，最后应用多代表点近邻传播聚类算法在区域相似度矩阵上进行二次聚类，得到最终的图像分割结果。实验结果证明，提出的算法在大数据图像的分割中取得了较为满意的分割效果，且分割效率较高。
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