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1、基于譜聚類的圖像分割算法研究071006308郭曉媛指導教師：管濤摘要：譜聚類能識別出在原空間中線性不可分的聚類，并且其效果優(yōu)于傳統(tǒng)聚類算法，譜聚類要想獲得好的效果必須選擇一個合適的尺度參數，本文針對自調節(jié)譜聚類算法和傳統(tǒng)的譜聚類算法的缺陷，實現了一個可以自動的選取尺度參數的自適應譜聚類算法。它用全局N近鄰距離作為比例參數s，達到了比其它傳統(tǒng)聚類更好的效果。通過在UCI數據集上的實驗對比和實際應用中的實驗結果，表明了基于自適應譜聚類的圖像分割算法適應性強、計算代價小、精度較高，性能優(yōu)于或者不差于以往的類似
2、算法。關鍵詞：圖像分割；自適應譜聚類；聚類算法ImageSegmentationbasedonspectralclusteringalgorithmAbstract：Spectralclusteringhasbeenusedtoidentifyclustersthatarenon-linearlyseparableininputspace,andusuallyoutperformstraditionalclusteringalgorithms.However,theperformanceofspectra
3、lclusteringisseverelydependentonvaluesofthescalingparameter,Thispaperachieveanewalgorithmtotheovercomthedrawbacksofself-tuningspectralclusteringandtraditionalspectralclustering,calledastheadaptivespectralclustering(ASC),whichcanchoosethescalingparameterau
4、tomaticallybyusingtechniquessimilartokernelselection.IttakesaveragedistanceofN-near-neighbourasscalingparameters,andcouldgetbettereffectthanothertraditionalspectralclustering.bytheexperimentcontrastsintheUCIdatasetsandtheresultsofexperimentsinapplications
5、showthatthespectralclusteringbasedonadaptiveimagesegmentationalgorithmhasstrongeradaptability,lowercalculatecostandhigherprecision.Itsperformanceexceedsoratleastnotlowertotheothersimilarityones.Wecanseethecharacteristicsandadvantagesofadaptivespectralclus
6、teringalgorithm.Keywords:Imagesegmentation;adaptivespectralclustering;clusteringalgorithm一、緒論圖像分割作為圖像處理與計算機視覺研究的難點和熱點之一，其研究受到了各研究領域的高度重視，研究工作者對圖像分割進行了廣泛、深入的研究。圖像分割幾乎出現在有關圖像處理的所有領域，如在工業(yè)自動化、生產程控、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某一類圖像、某一具體的應用問題而提出來的，至今仍然
7、沒有提出適合所有圖像的通用分割算法。本文先簡述了譜聚類算法的基礎理論、圖像分割原理、自適應譜聚類算法在圖像分割中的應用等。然后通過在UCI數據集上的實驗對比和實際應用中的實驗結果，得出了基于自適應譜聚類的圖像分割算法是一種適應性強、計算代價小、精度較高，性能優(yōu)于或者不差于以往的類似算法。二、算法基礎分析與圖像分割原理1.譜聚類算法定義傳統(tǒng)的聚類算法主要有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樣本空間上，當樣本空間不為凸時，算法就會很容易陷入局部最優(yōu)。為了能
8、夠在任意形狀的樣本空間上聚類且具有全局最優(yōu)性，學者們研究出了一種新型的聚類算法，即：譜聚類算法(SpectralClusteringAlgorithm)。譜聚類是由數據點間的相似性建立矩陣，即：根據給定的樣本數據集定義一個描述成對數據點相似度的親和矩陣，并計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不同的數據點。2.譜聚類的算法思想譜聚類算法的主要步驟：（1）根據某種相似度的定義，由原始數據集建立表示樣本集的相似性矩
