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《畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于譜聚類(lèi)的圖像分割算法研究071006308郭曉媛指導(dǎo)教師：管濤摘要：譜聚類(lèi)能識(shí)別出在原空間中線性不可分的聚類(lèi)，并且其效果優(yōu)于傳統(tǒng)聚類(lèi)算法，譜聚類(lèi)要想獲得好的效果必須選擇一個(gè)合適的尺度參數(shù)，本文針對(duì)自調(diào)節(jié)譜聚類(lèi)算法和傳統(tǒng)的譜聚類(lèi)算法的缺陷，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)可以自動(dòng)的選取尺度參數(shù)的自適應(yīng)譜聚類(lèi)算法。它用全局N近鄰距離作為比例參數(shù)s，達(dá)到了比其它傳統(tǒng)聚類(lèi)更好的效果。通過(guò)在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)對(duì)比和實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，表明了基于自適應(yīng)譜聚類(lèi)的圖像分割算法適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、精度較高，性能優(yōu)于或者不差于以往的類(lèi)似算法。關(guān)鍵詞：圖像分割；自適應(yīng)譜聚類(lèi)；聚類(lèi)算法ImageSegmentat
2、ionbasedonspectralclusteringalgorithmAbstract：Spectralclusteringhasbeenusedtoidentifyclustersthatarenon-linearlyseparableininputspace,andusuallyoutperformstraditionalclusteringalgorithms.However,theperformanceofspectralclusteringisseverelydependentonvaluesofthescalingparameter,Thispaperachie
3、veanewalgorithmtotheovercomthedrawbacksofself-tuningspectralclusteringandtraditionalspectralclustering,calledastheadaptivespectralclustering(ASC),whichcanchoosethescalingparameterautomaticallybyusingtechniquessimilartokernelselection.IttakesaveragedistanceofN-near-neighbourasscalingparameter
4、s,andcouldgetbettereffectthanothertraditionalspectralclustering.bytheexperimentcontrastsintheUCIdatasetsandtheresultsofexperimentsinapplicationsshowthatthespectralclusteringbasedonadaptiveimagesegmentationalgorithmhasstrongeradaptability,lowercalculatecostandhigherprecision.Itsperformanceexc
5、eedsoratleastnotlowertotheothersimilarityones.Wecanseethecharacteristicsandadvantagesofadaptivespectralclusteringalgorithm.Keywords:Imagesegmentation;adaptivespectralclustering;clusteringalgorithm一、緒論圖像分割作為圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)之一，其研究受到了各研究領(lǐng)域的高度重視，研究工作者對(duì)圖像分割進(jìn)行了廣泛、深入的研究。圖像分割幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，如在工業(yè)自
6、動(dòng)化、生產(chǎn)程控、文件圖像處理等。因此在這種情況下，涌出了很多分割算法。但是這些算法都是針對(duì)某一類(lèi)圖像、某一具體的應(yīng)用問(wèn)題而提出來(lái)的，至今仍然沒(méi)有提出適合所有圖像的通用分割算法。本文先簡(jiǎn)述了譜聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)理論、圖像分割原理、自適應(yīng)譜聚類(lèi)算法在圖像分割中的應(yīng)用等。然后通過(guò)在UCI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)對(duì)比和實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出了基于自適應(yīng)譜聚類(lèi)的圖像分割算法是一種適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算代價(jià)小、精度較高，性能優(yōu)于或者不差于以往的類(lèi)似算法。二、算法基礎(chǔ)分析與圖像分割原理1.譜聚類(lèi)算法定義傳統(tǒng)的聚類(lèi)算法主要有K-means算法、EM算法和模糊化的C均值(FCM)算法等。這些算法都是建立在凸球形的
7、樣本空間上，當(dāng)樣本空間不為凸時(shí)，算法就會(huì)很容易陷入局部最優(yōu)。為了能夠在任意形狀的樣本空間上聚類(lèi)且具有全局最優(yōu)性，學(xué)者們研究出了一種新型的聚類(lèi)算法，即：譜聚類(lèi)算法(SpectralClusteringAlgorithm)。譜聚類(lèi)是由數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似性建立矩陣，即：根據(jù)給定的樣本數(shù)據(jù)集定義一個(gè)描述成對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度的親和矩陣，并計(jì)算矩陣的特征值和特征向量，然后選擇合適的特征向量聚類(lèi)不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。2.譜聚類(lèi)的算法思想譜聚類(lèi)算法的主要步驟：（1）根據(jù)某種相似度的定義，由原始數(shù)據(jù)集建立表示樣本集的相似性矩
